El Análisis de Decisión Multi-Criterio en el ámbito...

El Análisis de Decisión Multi-Criterio en el ámbito sanitarioUtilidad y limitaciones para la toma de decisiones

El Análisis de Decisión Multi-Criterio en el ámbito sanitarioUtilidad y limitaciones para la toma de decisiones

Con el patrocinio de:

Editores:Néboa Zozaya González Juan Oliva Moreno Álvaro Hidalgo Vega

Edita:© Fundación WeberC/ Las Norias, 123 28221 Majadahonda - Madrid

Coordinación editorial: [email protected]

ISBN: 978-84-947703-6-4D.L.: M-36807-2018

Impreso en Madrid, diciembre 2018

Ejemplar gratuito. Prohibida su venta.

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AUTORES

Néboa Zozaya González. Directora del Área de Economía de la Salud. Weber. Juan Oliva Moreno. Profesor Titular. Departamento de Análisis Económico e Investigador del SIES. Univer-sidad Castilla-La Mancha. Álvaro Hidalgo Vega. Profesor Titular. Departamento de Análisis Económico. Universidad Castilla-La Mancha. Presidente Fundación Weber.

INTRODUCCIÓN

Antonio García Ruíz. Profesor Titular. Universidad de Málaga. Cátedra de Economía de la Salud y Uso Racional del Medicamento.

Nuria García-Agua Soler. Universidad de Málaga.

EL VALOR DE LA INNOVACIÓN EN SALUD

Jaume Puig-Junoy. Profesor Titular. Departamento de Economía y Empresa e Investigador Principal del Centro de Investigación en Economía de la Salud. Universitat Pompeu Fabra.

EL ANÁLISIS DE DECISIÓN MULTI-CRITERIO: ¿QUÉ ES Y PARA QUÉ SIRVE?

Jaime Espín Balbino. Profesor. Escuela Andaluza de Salud Pública.

SELECCIÓN DE CRITERIOS EN LOS ANÁLISIS DE DECISIÓN MULTI-CRITERIO

Carlos Martín Saborido. Director de Postgrado e Investigación. Centro de Ciencias de la Salud San Rafael-Nebrija.

TÉCNICAS DE PONDERACIÓN, PUNTUACIÓN, MODELIZACIÓN Y MANEJO DE LA INCERTIDUMBRE

Marta Trapero-Bertran. Profesora Titular. Institut de Recerca en Avaluació i Polítiques Públiques (IRAPP). Universitat Internacional de Catalunya.

REVISIÓN DE GUÍAS METODOLÓGICAS Y DE BUENAS PRÁCTICAS EN ADMC

Javier Mar Medina. Jefe Unidad de Gestión Sanitaria. Hospital Alto Deba.

APLICACIÓN DEL ANÁLISIS DE DECISIÓN MULTI-CRITERIO EN ENFERMEDADES PREVALENTES

Carlos Campillo-Artero. Servei de Salut de les Illes Balears. Investigador Asociado del Centro de Investigación en Economía de la Salud. Universitat Pompeu Fabra.

APLICACIÓN DEL ANÁLISIS DE DECISIÓN MULTI-CRITERIO A LOS MEDICAMENTOS HUÉRFANOS

Xavier Badia Llach. Socio y CEO. Omakase Consulting. Antoni Gilabert-Perramon. Director del Área de Farmacia y del Medicamento. Consorcio de Salud y Social de Cataluña.

EL ADMC EN LA TOMA DE DECISIONES: EXPERIENCIAS EN EL MARCO SANITARIO ESPAÑOL

Bleric Alcalá Revilla. Consultora Senior del Área de Economía de la Salud. Weber. Néboa Zozaya González. Directora del Área de Economía de la Salud. Weber.

UN CASO PRÁCTICO DE ADMC APLICADO A ENFERMEDADES RARAS Y PREVALENTES

Todos los autores

RECAPITULACIÓN Y CONCLUSIONES FINALES

Capítulo

1

Capítulo

2 Capítulo

3 Capítulo

4 Capítulo

5 Capítulo

6 Capítulo

7 Capítulo

8 Capítulo

9 Capítulo

10 Capítulo

11

[ 5 ]

PRÓLOGO .........................................................................................................................................13

1. INTRODUCCIÓN ..............................................................................................................................15Referencias ......................................................................................................................................19

2. EL VALOR DE LA INNOVACIÓN EN SALUD ...............................................................................212.1. Introducción .............................................................................................................................222.2. Definición de innovación .......................................................................................................232.3. El valor social del medicamento ..........................................................................................26

2.3.1. El valor de la innovación médica: salvar vidas, ahorrar dinero ...........................282.4. Innovación y prevalencia de la enfermedad ......................................................................30

2.4.1. Medicamentos prioritarios.........................................................................................332.5. Herramientas para medir la innovación .............................................................................372.6. Políticas de fomento de la innovación ................................................................................40

2.6.1 De la regulación de precios a la regulación de resultados en salud. Los Acuerdos de Riesgo Compartido como caso de estudio .............................41

2.7. Conclusiones ...........................................................................................................................45Referencias ......................................................................................................................................46

3. EL ANÁLISIS DE DECISIÓN MULTI-CRITERIO: ¿QUÉ ES Y PARA QUÉ SIRVE? ..................493.1. Introducción .............................................................................................................................503.2. Criterios múltiples en la toma de decisiones sanitarias .................................................503.3. ¿En qué consiste el ADMC? ..................................................................................................553.4. ¿Para qué puede servir el ADMC? Una ilustración sencilla .............................................593.5. Buenas prácticas del ADMC: ventajas y riesgos...............................................................633.6. La lógica “multicriterio” frente a la lógica del coste de oportunidad:

¿sustitutivos o complementarios? .......................................................................................65Referencias ......................................................................................................................................68

4. SELECCIÓN DE CRITERIOS EN LOS ANÁLISIS DE DECISIÓN MULTI-CRITERIO.....................714.1. Introducción .............................................................................................................................724.2. La selección de criterios en el ADMC..................................................................................724.3. Experiencias en la selección de criterios ...........................................................................764.4. Conclusiones ...........................................................................................................................79Referencias ......................................................................................................................................81

5. TÉCNICAS DE PONDERACIÓN, PUNTUACIÓN, MODELIZACIÓN Y MANEJO DE LA INCERTIDUMBRE ..........................................................................................835.1. Introducción .............................................................................................................................845.2. ¿Qué refleja la ponderación de los criterios? .....................................................................845.3. ¿Qué hay detrás de la puntuación de los criterios? ..........................................................855.4. ¿Cómo se puntúan y ponderan los criterios? ....................................................................86

5.4.1. Técnicas de puntuación directa ................................................................................865.4.2. Comparación por pares con escalas ordinales (técnica jerárquica) .................885.4.3. Método de elección discreta .....................................................................................905.4.4. Método de Keeney-Raiffa ...........................................................................................91

ÍNDICE

[ 6 ]

5.5. ¿Cómo unimos la ponderación y la puntuación? .............................................................925.6. Discusión acerca de la puntuación y ponderación ...........................................................935.7. Evaluación y manejo de la incertidumbre ..........................................................................94

5.7.1. Incertidumbre estructural ..........................................................................................955.7.2. Incertidumbre en la puntuación ................................................................................965.7.3. Incertidumbre en la ponderación..............................................................................965.7.4. Análisis de sensibilidad en el ADMC ........................................................................97

5.8. Conclusiones ...........................................................................................................................98Referencias ......................................................................................................................................99

6. REVISIÓN DE GUÍAS METODOLÓGICAS Y DE BUENAS PRÁCTICAS EN ADMC ........... 1016.1. Introducción ...........................................................................................................................1026.2. Método de la revisión bibliográfica de las guías metodológicas

y buenas prácticas del ADMC ............................................................................................1026.3. Resultados .............................................................................................................................103

6.3.1. Una visión general de los pasos para conducir un ADMC .................................1046.3.2. Criterios más comúnmente usados en el ADMC ................................................1056.3.3. Tipos de modelos ADMC .........................................................................................1076.3.4. Ejemplos de decisiones de salud a las que podría aplicarse el ADMC ...........1106.3.5. Lista de verificación (checklist) de las guías de buenas prácticas del ADMC .....111

6.4. Discusión y próximos pasos a nivel metodológico ........................................................1126.5. Conclusiones .........................................................................................................................114Referencias ....................................................................................................................................115

7. APLICACIÓN DEL ANÁLISIS DE DECISIÓN MULTI-CRITERIO EN ENFERMEDADES PREVALENTES ....................................................................................... 1197.1. Introducción al ADMC en enfermedades prevalentes ...................................................1207.2. Métodos ..................................................................................................................................1207.3. Resultados de la revisión de literatura sobre el uso del ADMC

en enfermedades prevalentes ............................................................................................1217.3.1. ADMC en oncología ...................................................................................................1217.3.2. ADMC en EPOC ..........................................................................................................1237.3.3. ADMC en infarto de miocardio ................................................................................1257.3.4. ADMC en ictus ............................................................................................................1267.3.5. ADMC en hipertensión ..............................................................................................1277.3.6. ADMC en diabetes .....................................................................................................1277.3.7. Revisión de libros .......................................................................................................128

7.4. Discusión ................................................................................................................................1297.5. Conclusiones .........................................................................................................................131Referencias ....................................................................................................................................131

8. APLICACIÓN DEL ANÁLISIS DE DECISIÓN MULTI-CRITERIO A LOS MEDICAMENTOS HUÉRFANOS ................................................................................... 1358.1. Introducción ...........................................................................................................................1368.2. Justificaciones de la utilización del ADMC en las decisiones de precio

y reembolso de los MMHH ..................................................................................................1378.3. Modelos de combinación de criterios aplicados a MMHH ..........................................138

8.3.1. Modelos de ADMC teóricos .....................................................................................1398.3.2. Aplicación del ADMC con MMHH simulados.......................................................1428.3.3. Aplicación del ADMC con MMHH reales ...............................................................1428.3.4. Otros modelos de combinación de múltiples criterios ......................................144

ÍNDICE

[ 7 ]

8.4. La evaluación de tecnologías sanitarias y el ADMCcon medicamentos huérfanos: casos prácticos .......................................................146

8.5. Recomendaciones y consensos internacionales sobre assessmenty appraisal de los MMHH y la incorporación del ADMC ...........................................147

8.6. Valoración crítica y líneas de avance ...........................................................................1498.6.1. Comentarios generales .......................................................................................1498.6.2. Elementos metodológicos ..................................................................................1498.6.3. ETS y ADMC ...........................................................................................................1528.6.4. Sobre las críticas relativas a la incapacidad de la evaluación

económica para el appraisal de los medicamentos huérfanos ..................1538.6.5. Recomendaciones y consensos internacionales ...........................................155

8.7. Conclusiones ....................................................................................................................155Referencias ................................................................................................................................157

9. EL ADMC EN LA TOMA DE DECISIONES: EXPERIENCIAS EN EL MARCO SANITARIO ESPAÑOL .................................................... 1619.1. La necesidad de tomar mejores decisiones en la selección, evaluación

y posicionamiento de medicamentos ..........................................................................1629.2. El análisis de decisión multi-criterio y la necesidad de tomar decisiones

basadas en un marco reflexivo .....................................................................................1639.2.1. Importancia de los criterios usados en la evaluación ADMC

según los decisores..............................................................................................1649.3. Información basada en la evidencia: la matriz de puntuación reflexiva

para informar la discusión de la decisión ....................................................................1689.4. La relación de la evaluación ADMC con la toma de decisiones .............................1689.5. Conclusiones ....................................................................................................................169Referencias ................................................................................................................................170

10. UN CASO PRÁCTICO DE ADMC APLICADO A ENFERMEDADES RARAS Y PREVALENTES...................................................................................................................... 17110.1. Introducción y objetivos .................................................................................................17210.2. Metodología .....................................................................................................................172

10.2.1. Enfermedades seleccionadas ..........................................................................17210.2.2. Pasos seguidos en la realización del ADMC .................................................174

10.3. Resultados ........................................................................................................................18010.3.1. Ponderación de los criterios .............................................................................18010.3.2. Puntuación de las intervenciones ...................................................................18310.3.3. Valor total estimado de las intervenciones ...................................................18410.3.4. Manejo de la incertidumbre ..............................................................................186

10.4. Discusión ..........................................................................................................................19010.5. Conclusiones ....................................................................................................................192Referencias ................................................................................................................................193

11. RECAPITULACIÓN Y CONCLUSIONES FINALES .............................................................. 19711.1. ADMC en enfermedades raras versus prevalentes ..................................................19811.2. Fortalezas y limitaciones del ADMC ............................................................................19911.3. Conclusiones y recomendaciones finales ..................................................................203Referencias ................................................................................................................................205

ÍNDICE

[ 8 ]

ÍNDICE DE TABLAS

TABLA 2.1. DETERMINANTES Y SU CONTRIBUCIÓN A LA SALUD 22

TABLA 2.2. GRADO DE INNOVACIÓN 24

TABLA 2.3. CARGA DE LA ENFERMEDAD DE LAS PRINCIPALES 20 CAUSAS DE DISCAPACIDAD MÁS FRECUENTES EN EL MUNDO EXPRESADA EN AÑOS DE VIDA AJUSTADOS POR DISCAPACIDAD, 2016 32

TABLA 2.4. NUEVOS MEDICAMENTOS APROBADOS POR LA EMA, 2016 35

TABLA 2.5. VALOR SOCIAL NETO DE LA INNOVACIÓN FRENTE A LA ALTERNATIVA 38

TABLA 2.6. VENTAJAS, BARRERAS Y DIFICULTADES DE LOS ACUERDOS DE RIESGO COMPARTIDO 43

TABLA 3.1. PRINCIPALES CRITERIOS Y “OTRAS” CONSIDERACIONES USADAS INTERNACIONALMENTE PARA PRIORIZAR NUEVAS TECNOLOGÍAS SANITARIAS 52

TABLA 3.2. COMPARACIÓN DE LOS MÉTODOS DEL ADMC 58

TABLA 3.3. CARACTERÍSTICAS DE LOS TRATAMIENTOS FARMACOLÓGICOS SOMETIDOS A EVALUACIÓN 60

TABLA 3.4. PUNTUACIONES DE CADA CRITERIO Y TRATAMIENTO FARMACOLÓGICO 61

TABLA 3.5. RELACIONES OUTRANKING Y DE PESOS 62

TABLA 3.6. CARACTERÍSTICAS DE LOS MEDICAMENTOS, LOS OBJETIVOS Y PONDERACIONES DE CADA CRITERIO 62

TABLA 3.7. PRINCIPIOS DE BUENA PRÁCTICA DEL ADMC EN EL SECTOR SALUD 64

TABLA 3.8. CUESTIONES CLAVE PARA EL USO DEL ADMC EN LA ETS 67

TABLA 4.1. CRITERIOS UTILIZADOS EN EL CONTEXTO EUROPEO PARA EVALUAR MEDICAMENTOS PARA PRECIO Y REEMBOLSO 72

TABLA 4.2. PASOS EN EL PROCESO DE MEDICIÓN DEL VALOR EN UN ADMC 74

TABLA 4.3. ENFOQUES PARA LA SELECCIÓN DE OBJETIVOS Y CRITERIOS 76

TABLA 4.4. CRITERIOS DEL MARCO EVIDEM PARA EL ADMC 77

TABLA 4.5. PREGUNTAS CLAVE Y POSIBLES CRITERIOS PARA UN PROCESO DE EVALUACIÓN DE REEMBOLSO DE MEDICAMENTOS EN BÉLGICA DE ACUERDO AL MARCO ADMC 78

TABLA 4.6. CRITERIOS SELECCIONADOS Y SUS PESOS 78

TABLA 5.1. EJEMPLO DE MATRIZ PROBLEMA 85

TABLA 5.2. EJEMPLO DE ESTIMACIONES DIRECTAS: ENTORNO EVIDEM 87

TABLA 5.3. EJEMPLO SOBRE EL MÉTODO DE ELECCIÓN DISCRETA 90

TABLA 5.4. MÉTODOS DE PUNTUACIÓN Y DE AGREGACIÓN 93

TABLA 6.1. EJEMPLOS DE DECISIONES SANITARIAS DONDE SE PUEDE UTILIZAR EL ADMC 109

[ 9 ]

TABLA 6.2. LISTA DE VERIFICACIÓN DE LAS BUENAS PRÁCTICAS DE ISPOR PARA EL ADMC 113

TABLA 7.1. RESULTADO DE LAS BÚSQUEDAS BIBLIOGRÁFICAS EN ENFERMEDADES PREVALENTES 121

TABLA 7.2. CRITERIOS APLICADOS EN LA EVALUACIÓN DE TRATAMIENTOS PARA LA EPOC MEDIANTE ADMC 124

TABLA 7.3. LISTADO DE TECNOLOGÍAS EVALUADAS EN LOMBARDÍA Y RESULTADO DE LA EVALUACIÓN 129

TABLA 8.1. ARGUMENTOS SOBRE LAS LIMITACIONES DE LA ETS Y LA EVALUACIÓN ECONÓMICA EN LA TOMA DE DECISIONES SOBRE EL VALOR DE LOS MEDICAMENTOS HUÉRFANOS Y SOBRE SU COBERTURA Y REMBOLSO 138

TABLA 8.2. CRITERIOS PRINCIPALES INCLUIDOS EN LOS ADMC DE ALGUNOS DE LOS ESTUDIOS REVISADOS 140

TABLA 8.3. RECOMENDACIONES PARA AUMENTAR LA CONGRUENCIA ENTRE LOS CRITERIOS DE ASSESSMENT Y APPRAISAL DE LOS MEDICAMENTOS HUÉRFANOS 148

TABLA 8.4. RÉPLICAS A LOS ARGUMENTOS SOBRE LAS LIMITACIONES DE LA ETS Y LA EVALUACIÓN ECONÓMICA EN LA TOMA DE DECISIONES SOBRE EL VALOR DE LOS MMHH Y SOBRE SU COBERTURA Y REMBOLSO 153

TABLA 9.1. DATOS RESULTANTES DE LA PONDERACIÓN DE LOS CRITERIOS CUANTITATIVOS DEL MARCO EVIDEM POR PARTE DE LOS EVALUADORES DE LA AEMPS 165

TABLA 9.2. DATOS RESULTANTES DE LA PONDERACIÓN DE LOS CRITERIOS CUANTITATIVOS DEL MARCO EVIDEM A NIVEL REGIONAL EN ESPAÑA 166

TABLA 10.1. TIPOS DE MPS 174

TABLA 10.2. SITUACIÓN ACTUAL DE LA EPOC, LA MPS I Y LA MPS VII EN LOS 13 CRITERIOS A EVALUAR 175

TABLA 10.3. EVIDENCIA Y SUPUESTOS PARA LA EVALUACIÓN DEL FÁRMACO FICTICIO EN EPOC GRAVE 177

TABLA 10.4. EVIDENCIA Y SUPUESTOS PARA LA EVALUACIÓN DEL FÁRMACO FICTICIO EN MPS-I (SCHEIE) 178

TABLA 10.5. EVIDENCIA Y SUPUESTOS PARA LA EVALUACIÓN DEL FÁRMACO FICTICIO EN MPS-VII (SLY) 179

TABLA 10.6. INFORMACIÓN SOBRE LOS CASOS BASE PARA LOS FÁRMACOS FICTICIOS 183

TABLA 10.7. VALOR TOTAL ESTIMADO DE LAS INTERVENCIONES EN LOS 4 ESCENARIOS DEL ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD, BAJO AMBOS MÉTODOS DE PONDERACIÓN 187

TABLA 10.8. VARIACIONES PORCENTUALES EN EL VALOR TOTAL ESTIMADO RESPECTO AL CASO BASE, PARA LOS 4 ESCENARIOS DEL ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD, CON AMBOS MÉTODOS DE PONDERACIÓN 188

TABLA 10.9. COMPARACIÓN DEL VALOR TOTAL ESTIMADO EN EL TEST Y EN EL RE-TEST, Y CORRELACIONES INTRACLASE 189

TABLA 10.10. VALOR ESTIMADO TOTAL OBTENIDO EN EL RE-TEST PARA LOS ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD 190

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ÍNDICE DE FIGURAS

FIGURA 2.1. ESPERANZA DE VIDA AL NACER 22 FIGURA 2.2. AÑOS DE VIDA SALUDABLE A LOS 65 AÑOS, 2014 23 FIGURA 2.3. NUEVOS FÁRMACOS Y ESPERANZA DE VIDA AL NACER 27 FIGURA 2.4. INNOVACIONES Y CARGA DE LA ENFERMEDAD (DALYs), 1995-2009 33 FIGURA 2.5. SOLICITUDES DE ASESORAMIENTO TÉCNICO A LA EMA, 2016 36 FIGURA 2.6. CARGA DE LA ENFERMEDAD, MEDIDA EN DALYs POR 100.000

HABITANTES EN EUROPA, 2016 37 FIGURA 2.7. CARGA DE LA ENFERMEDAD, MEDIDA EN DALYs, ESPAÑA 2000-2016 39 FIGURA 2.8. ACUERDOS BASADOS EN RESULTADOS ENTRE FINANCIADORES

E INDUSTRIA 43 FIGURA 2.9. DISTRIBUCIÓN DE LOS ACUERDOS DE RIESGO COMPARTIDO

APLICADOS EN EUROPA, 2009-2012 44 FIGURA 3.1. PROCESO DE REALIZACIÓN DE UN ADMC 56 FIGURA 3.2. CLASIFICACIÓN DE LOS MÉTODOS DE ADMC 56 FIGURA 4.1. CRITERIOS INCLUIDOS EN LOS ADMC PARA DECISIONES DE INVERSIÓN 74 FIGURA 4.2. CRITERIOS Y CONDICIONES PARA REEMBOLSO IDENTIFICADOS

POR UN PANEL DE CIUDADANOS EN BÉLGICA, 2015 80 FIGURA 5.1. JERARQUÍA DE CRITERIOS PARA UN PACIENTE HIPOTÉTICO 89 FIGURA 5.2. EJEMPLO DE COMPARACIÓN POR PARES PARA DETERMINAR

EL PESO DE LOS CRITERIOS EN UN ANÁLISIS JERÁRQUICO 90 FIGURA 5.3. EJEMPLO DE FUNCIÓN DE UTILIDAD PARCIAL 91 FIGURA 9.1. DATOS RESULTANTES DE LA PONDERACIÓN DE LOS CRITERIOS

CUANTITATIVOS DEL MARCO EVIDEM A NIVEL REGIONAL EN ESPAÑA, SEGÚN LA COMISIÓN EVALUADORA EN ANDALUCÍA, PAÍS VASCO Y CATALUÑA 167

FIGURA 9.2. COMPARACIÓN DE LA IMPORTANCIA DE LOS CRITERIOS DESDE LA PERSPECTIVA DEL PACIENTE CON EVALUADORES DE ÁMBITO NACIONAL Y REGIONAL EN ESPAÑA 167

FIGURA 10.1. PASOS SEGUIDOS PARA REALIZAR EL CASO PRÁCTICO DE ADMC 180 FIGURA 10.2. PONDERACIONES PROMEDIO BAJO EL MÉTODO DE LA ESCALA 1–5 181 FIGURA 10.3. PONDERACIONES PROMEDIO BAJO EL MÉTODO DE REPARTO

DE 100 PUNTOS (NORMALIZADAS X 100) 181 FIGURA 10.4. COMPARACIÓN DE RESULTADOS CON AMBOS MÉTODOS

DE PONDERACIÓN (PONDERACIONES MEDIAS NORMALIZADAS 0-1) 182 FIGURA 10.5. PUNTUACIONES MEDIAS DE LAS INTERVENCIONES EVALUADAS

(CASOS BASE) 184 FIGURA 10.6. VALOR TOTAL ESTIMADO BAJO AMBOS MÉTODOS DE PONDERACIÓN 185 FIGURA 11.1. FORTALEZAS DEL ANÁLISIS DE DECISIÓN MULTI-CRITERIO 200 FIGURA 11.2. LIMITACIONES DEL ANÁLISIS DE DECISIÓN MULTI-CRITERIO 202

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ABREVIATURAS

6MWT 6 Minutes Walk TestACU Análisis de Coste Utilidad

ADMC Análisis de Decisión Multi-CriterioAEMPS Agencia Española de Medicamentos

y Productos SanitariosAHRQ Agencia de investigación y calidad de la

atención médica de los Estados UnidosARC Acuerdos de Riesgo Compartido

ASCO American Society of Clinical OncologyAVAC Año de Vida Ajustado por Calidad

AVF Advanced Value FrameworkBRAT Benefit-Risk Action Team

C/E Coste-EfectividadCADTH Canadian Agency for Drugs and Technologies

for HealthCDC Center for Disease Control and prevention

CDNS Costes Directos No SanitariosCEI Coste-Efectividad Incremental

CFT Comisión Fármaco-TerapéuticaCHAQ Child Health Assessment Questionnaire

CI Costes IndirectosCOMP Committee for Orphan Medicinal ProductsCRES Comisión de Regulación En SaludCVRS Calidad de Vida Relacionada con la SaludDALY Año de vida ajustado por discapacidad

(Disability-Adjusted Life Year)DAP Disposición A PagarDCEI Dintel de Coste-Efectividad Incremental

EA Efectos AdversosEECC Ensayos ClínicosEERR Enfermedades RarasEEUU Estados UnidosEMA Agencia europea del medicamento

EPOC Enfermedad Pulmonar Obstructiva CrónicaETS Evaluación de Tecnologías Sanitarias

EUnetHTA Red europea de ETSEVIDEM Evidence and Value: Impact

on Decision-MakingFEV Volumen Expiratorio ForzadoFVC Capacidad vital forzada

G-BA Gemeinsame BundesausschussGPC Guía de Práctica ClínicaI+D Investigación y Desarrollo

ICC Índice de correlación intraclaseiFOBT Prueba inmunoquímica de sangre oculta en

hecesIHME Institute for Health Metrics and Evaluation

IPT Informe de Posicionamiento TerapéuticoIQWiG Institut für Qualität und Wirtschaftlichkeit im

GesundheitswesenISPOR International Society for Pharmacoeconomics

and Outcomes ResearchKCE Belgian healthcare knowledge centre

LABA Agonista β2 de acción largaLAMA Anticolinérgico de acción largaMAUT Teoría de la utilidad multi-atributoMAVT Teoría del valor multi-atributo

MMHH Medicamentos HuérfanosMPS Mucopolisacaridosisn.d. No disponible

NICE National Institute for Health and Clinical Excellence

OCDE Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico

OMS Organización Mundial de la SaludPASFTAC Programa d´Avaluació, Seguiment i Finança-

ment dels Tractaments d´Alta ComplexitatPBAC Pharmaceutical Benefits Advisory CommitteePBMA Presupuesto por programas y análisis

marginalPDA Análisis de decisión de carteraPOS Plan Obligatorio de Salud

PRMs Problemas Relacionados con los Medicamentos

PRO Resultados percibidos por el pacienteRAM Reacciones Adversas

de los MedicamentosRCEI Ratio Coste-Efectividad IncrementalRCVI Ratio Coste-Valor Incremental

SGRQ Saint George’s Respiratory QuestionnaireTC Tomografía ComputarizadaTM Tasa de Mortalidad

TSE Tratamiento de Sustitución Enzimáticau.m. Unidades monetarias

UE Unión EuropeaVIH Virus de la Inmunodeficiencia Humana

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PRÓLOGO

Me es muy grato prologar este libro sobre el análisis de decisión multi-criterio en el ámbito sanitario que, estoy segura, se convertirá en un referente básico en nuestro contexto. Expertos de primer nivel en el campo de la economía de la salud de Espa-

ña han aportado su visión académica, clínica o de gestión, dando forma a esta obra. El docu-mento se concibe como una interesante combinación entre un manual y un libro de consulta, y esto es lo que enriquece su contenido, que vislumbro como una gran contribución, no solo a la divulgación científica sino al aprendizaje práctico sobre el uso de herramientas de apoyo a la toma de decisiones sanitarias.

Los cambios demográficos que venimos experimentando durante las últimas décadas gene-ran cambios en las necesidades de las personas, debido no solo al envejecimiento sino a un verdadero cambio del patrón epidemiológico hacia enfermedades no transmisibles, las cua-les generan condiciones de cronicidad de gran impacto sobre la calidad de vida de quienes las sufren y sus familias. Por otro lado, los grandes avances en el diagnóstico y tratamiento, y el coste de la asistencia sanitaria de ellos derivado, empujan a nuestro sistema sanitario hacia una incertidumbre sobre su sostenibilidad si no adoptamos compromisos y decisiones acertadas.

En este contexto, en el actual debate sobre cómo conjugar innovación y sostenibilidad con las necesidades de las personas, aparece una herramienta como el análisis de decisión multi- criterio.

No extraña que estos métodos estén siendo utilizados de manera creciente para informar la toma de decisiones en cuanto a financiación y priorización de técnicas, tecnologías y proce-dimientos en el sector sanitario. Si bien su uso comenzó con los medicamentos huérfanos, se hace imprescindible su aplicación para todo tipo de patologías, ya que permite contemplar el valor holístico de las tecnologías sanitarias para la sociedad, explicitando la importancia de cada elemento considerado.

Esta obra nos ofrece un amplio panorama sobre la utilidad del análisis de decisión multi-crite-rio, que lo sitúa como un método que enriquece el proceso decisorio, al dotarlo de una mayor transparencia, consistencia y legitimidad.

No obstante, como ocurre con cualquier otra herramienta emergente, su aplicabilidad se irá mejorando con el tiempo, pero primero se hace necesario comprenderlo bien y entender sus ventajas y limitaciones, a través de ejemplos prácticos. En este sentido, el presente libro su-pone una indudable ayuda, al exponer las ideas que fundamentan la herramienta y desarrollar una visión muy coherente de la aplicabilidad del análisis multi-criterio en el ámbito sanitario. Algo que infunde un sentido práctico al texto, es la inclusión en algunos capítulos, de ejem-

[ 14 ]

PRÓLOGO

plos prácticos, aplicables a distintos casos de decisiones con las que nos enfrentamos en el día a día de la gestión sanitaria a distintos niveles, tanto macro, como meso o micro, y que suponen casos a través de los cuales se facilita la comprensión del lector sobre el modelo.

Transmito mis felicitaciones a los autores por el excelente trabajo realizado, pues han con-seguido aunar los aspectos teóricos del método con experiencias prácticas sobre su uso a nivel nacional e internacional.

El texto facilita la comprensión de cuestiones clave que surgen al realizar o interpretar un análisis de este tipo, donde se emplean distintas técnicas analíticas para informar la toma de decisiones en contextos como el nuestro, en el cual existen múltiples criterios que pueden entrar en conflicto. Este tipo de análisis supone una oportunidad para integrar, entre otros criterios, por ejemplo, la perspectiva del paciente, en un sistema que queremos y pensamos centrado en la persona, sus necesidades y expectativas. Incorporar nueva información para el análisis que proviene de la experiencia, de los valores y de las preferencias de las personas, contribuye a legitimar la toma de decisiones.

El trabajo da pie en última instancia a los autores a reflexionar con espíritu crítico sobre el análisis de decisión multi-criterio y elaborar un compendio de recomendaciones para poten-ciar su utilidad.

Desde el Ministerio de Sanidad, Consumo y Bienestar Social estamos comprometidos con la calidad y la equidad de nuestro sistema sanitario, cuya sostenibilidad nos compromete a todos. En este sentido, el análisis de decisión multi-criterio, complementando a otras técni-cas, nos puede ayudar a tomar decisiones en la priorización y uso de los recursos basadas en la evidencia, y que mejore el compromiso, la transparencia y la rendición de cuentas a la ciudadanía.

Animo a los lectores que quieran familiarizarse o profundizar en este tema a leer con deteni-miento este libro, que cuenta de manera clara y amena cómo debe realizarse un análisis de decisión multi-criterio y qué utilidad práctica puede aportar en la toma de decisiones a las que nos enfrentamos en la gestión sanitaria, con el fin último de que estas decisiones sirvan para mejorar la calidad de vida de las personas y contribuyan a la sostenibilidad del sistema.

Paloma Casado Durández

Subdirectora General de Calidad e Innovación Ministerio de Sanidad, Consumo y Bienestar Social

INTRODUCCIÓN

Néboa Zozaya González

Juan Oliva Moreno

Álvaro Hidalgo Vega

1CAPÍTULO

INTRODUCCIÓN

[ 16 ]

1L a asignación de recursos sanitarios públicos -siempre limitados- es una tarea difícil,

pero necesaria, que implica tener que decidir entre opciones y por tanto tener que es-tablecer prioridades. Los sistemas de salud deben conjugar el poner a disposición de

los ciudadanos innovaciones en el campo terapéutico con la protección de la sostenibilidad financiera del propio sistema. Y ello, en un entorno donde los retos demográficos (como el envejecimiento poblacional, el aumento de la esperanza de vida o la cronicidad de las enfermedades) y los tecnológicos (que aumentan las opciones de tratamiento, pero a un mayor coste) son evidentes, pero no así sus consecuencias en la evolución de los sistemas en el medio y largo plazo. A ello hemos de sumar las restricciones presupuestarias, siempre presentes, pero mucho más explícitas a raíz de la reciente crisis económica, y la creciente importancia de incluir de manera clara las preferencias sociales a lo largo del proceso de evaluación y toma de decisiones.

Bajo estas premisas, los decisores sanitarios se valen de una serie de herramientas para guiar su toma de decisiones de planificación, priorización y asignación de recursos. Entre los instrumentos más utilizados se encuentran la evaluación económica y el análisis de impacto presupuestario, pero hay otros criterios que los decisores, de una u otra manera, a menudo también tienen en cuenta. Entre estos “otros criterios” se encuentran, por ejemplo, la grave-dad de la enfermedad, la disponibilidad de alternativas terapéuticas, el grupo de población afectada, la calidad de la evidencia disponible, el grado de innovación tecnológica o el valor para la salud pública (Golan et al., 2011; Baltussen y Niessen, 2006).

Sin embargo, cuando un decisor afirma que en sus decisiones está considerando “otros fac-tores”, aparecen inmediatamente dudas sobre el tipo de criterios a los que se refiere, y sobre la importancia que da a cada uno de ellos. A menudo, existe falta de transparencia en las de-cisiones, ya sea de manera consciente o subconsciente. En algunos casos, como el ámbito de la financiación de medicamentos huérfanos, el proceso se ha llegado a denominar “caja negra” (Picavet et al., 2014).

Por otro lado, como representantes de los ciudadanos, los decisores públicos están llama-dos a recoger y aplicar las referencias sociales a sus decisiones, y promover que éstas se tomen de una manera racional, transparente y argumentada, de modo que la sociedad pueda considerarlas legítimas y compatibles con sus restricciones económicas, morales, sociales, legales y políticas.

Ante este escenario, el ADMC (Análisis de Decisión Multi-Criterio o, en inglés, Multi-Criteria Decision Analysis –MCDA) se presenta como una herramienta incipiente de ayuda a la toma de decisiones. Aunque su uso en el campo de la salud es relativamente reciente (Adunlin et al., 2015), estos métodos han sido utilizados ampliamente durante las últimas décadas, tanto en el sector público como en el privado, en el ámbito del transporte, energía, defensa, medio ambiente, inmigración o inversiones (Thokala et al., 2016).

El ADMC engloba un conjunto de técnicas de ayuda a los procesos deliberativos de toma de decisiones, sirviendo como herramienta metodológica para poner orden en las decisiones. Como veremos en detalle a lo largo del libro, el ADMC es un instrumento de soporte que ayuda a explicitar e informar las preferencias inherentes a las decisiones multi-criterio, de una manera más consistente y transparente, pero que en ningún caso reemplaza a la toma de decisiones.

Néboa Zozaya González / Juan Oliva Moreno / Álvaro Hidalgo Vega

[ 17 ]

En el ámbito sanitario, el interés por el ADMC ha experimentado un notable auge durante los últimos años, palpable en el creciente número de artículos científicos publicados al respecto. Desde 2016 se han publicado casi tantos como todos los años anteriores juntos. Pero esta “moda” no se ha quedado sólo en el marco teórico, sino que también se ha empezado a implementar en la práctica real de muchos países, incluyendo España (Drake et al., 2017; Gilabert-Perramon et al., 2017).

El objetivo de este Libro Blanco es aportar, por primera vez, un marco exhaustivo y en es-pañol que condense el conocimiento existente sobre el análisis de decisión multi-criterio en el ámbito sanitario. Con él, pretendemos ayudar a los lectores a comprender la utilidad del ADMC, aclarar aspectos metodológicos a menudo oscuros e identificar sus fortalezas, pero también sus limitaciones. Por tanto, la obra no sólo profundiza en la parte teórica, sino que también pretende recoger una visión aplicada del análisis de decisión multi-criterio, revisando cómo se ha utilizado esta técnica en la práctica. En la parte aplicada, analizamos por separado los ADMC enfocados en enfermedades raras de los realizados en enferme-dades prevalentes, para comprobar si existen diferencias en función de la prevalencia de la enfermedad.

Otro de los puntos fuertes del libro es que recoge un caso práctico realizado ad hoc, a modo de ejemplo, donde los autores de la obra actúan como evaluadores de un ADMC aplicado a una enfermedad prevalente y a una enfermedad rara. El ejercicio, aunque aplicado sobre fármacos ficticios, permite a los autores reflexionar sobre la metodología y utilidad del ADMC de una manera más argumentada, viniendo a complementar la revisión de literatura realizada por los autores.

Esta obra va dirigida fundamentalmente a decisores, investigadores y clínicos, y pretende ser un producto intermedio entre un manual y una hoja de ruta, que por un lado sintetice, en un lenguaje sencillo, la información existente y la aplique al contexto español y, por otro lado, incorpore reflexiones y recomendaciones de un grupo de economistas de la salud de reconocido prestigio.

La estructura que sigue el libro es la siguiente. Tras este capítulo introductorio, el capítulo 2 (de Antonio García y Nuria García-Agua) contextualiza el concepto del valor de las innovacio-nes sanitarias, aportando un marco general con el que entender la regulación de los medica-mentos innovadores. Los autores plantean que, teniendo en cuenta que una innovación solo tiene sentido si aporta valor social, cabe preguntarse cómo debe medirse dicho valor. Y es que determinar qué se considera un medicamento innovador, depende de distintos factores. Los autores repasan las herramientas regulatorias y alertan de que, en España, seguimos po-niendo más énfasis en los costes que en el valor que pueden tener los medicamentos y/o pro-cedimientos diagnósticos y terapéuticos, lo cual puede conducir a políticas que distorsionen los incentivos a innovar y resulten lesivas tanto en términos de eficiencia como de equidad.

En el capítulo 3, Jaume Puig introduce al lector en el ADMC, presentando los conceptos básicos que rigen su aplicación en las decisiones de evaluación y priorización de intervenciones sanita-rias. El autor explica en qué consiste este tipo de análisis, cómo se realiza (a través de distintos ejemplos ilustrativos de cada método) y para qué (y para qué no) puede servir, detallando su ne-cesidad, alcance, fortalezas y limitaciones. Así, este capítulo muestra los principales métodos y etapas del ADMC, basado en los principios de buena práctica, pero también muestra cuales

INTRODUCCIÓN

[ 18 ]

1son las condiciones de su uso apropiado. En el capítulo se revisa además el debate sobre la complementariedad o sustituibilidad entre el ADMC y la lógica del coste de oportunidad.

La elección de los criterios o atributos es un aspecto clave para que el resultado final del ADMC pueda recoger adecuadamente todas las dimensiones necesarias. Por ello, en el ca-pítulo 4, Jaime Espín profundiza sobre esta fase del ADMC, explicando el proceso y las ca-racterísticas que deben cumplir los criterios para evitar solapamientos y otros problemas, y al mismo tiempo, dotarlos de legitimidad. Además, el autor explica, a través de distintos ejemplos reales, algunas iniciativas puestas en marcha en torno a la selección de criterios para ADMC en el ámbito sanitario.

El capítulo 5, quizás el más técnico del libro, explica de manera sencilla, pero en detalle, las distintas técnicas de ponderación, puntuación y agregación que se utilizan en los ADMC. Car-los Martín brinda al lector el conocimiento necesario para entender cómo se realizan estas fases del ADMC en la práctica, a través de un marco teórico y de ejemplos ilustrativos de los distintos métodos, que darán al lector una idea de sus fortalezas y limitaciones. El autor pone un especial énfasis en la importancia de identificar y manejar adecuadamente los distintos tipos de incertidumbre inherentes a todo ADMC, con el fin de mejorar la validez del modelo.

Una vez contextualizado el ADMC y explicado en detalle cómo abordar sus fases más im-portantes, el capítulo 6, elaborado por Marta Trapero, ofrece una revisión de las guías meto-dológicas y de buenas prácticas en ADMC publicadas por distintos organismos públicos y privados. La autora detalla las principales pautas y recomendaciones, cuyo fin último es con-tribuir a una toma de decisiones sanitarias más informada, eficiente y equitativa, e identifica los retos pendientes para lograr una mayor estandarización y homogeneización del método.

Los capítulos 7 y 8 se centran en revisar las aplicaciones prácticas del ADMC que se han realizado en enfermedades prevalentes y raras, respectivamente, a través de sendas revi-siones de literatura. Así, en el capítulo 7, Javier Mar repasa los escasos ADMC desarrolla-dos en el ámbito de enfermedades como el cáncer, la enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC), la diabetes o las enfermedades cardiovasculares, poniendo de manifiesto el emergente uso de esta herramienta en este tipo de patologías prevalentes. Por su parte, en el capítulo 8 Carlos Campillo investiga la utilización del ADMC en la evaluación de me-dicamentos huérfanos (tanto simulados como reales), valorando además el desarrollo de esta herramienta en las decisiones de precio y reembolso de las intervenciones dirigidas a enfermedades raras o poco frecuentes. Además, el autor presenta y debate los argumentos sobre la potencial complementariedad versus sustitución del ADMC sobre la evaluación de tecnologías sanitarias.

Seguidamente, Antoni Gilabert y Xavier Badía dedican el capítulo 9 del libro a exponer al-gunas experiencias recientes de incorporación del ADMC en la toma de decisiones de eva-luación de medicamentos, con un especial foco en el marco sanitario español. Entre otras, los autores relatan ejercicios con evaluadores de la Agencia Española de Medicamentos y Productos Sanitarios y del Comité Fármaco-terapéutico del Catsalut, que vivieron en prime-ra persona. Estas iniciativas les sirven como base para reflexionar sobre la relación de la evaluación ADMC con la toma de decisiones en la práctica real y la validez de los métodos implementados.

Néboa Zozaya González / Juan Oliva Moreno / Álvaro Hidalgo Vega

[ 19 ]

El capítulo 10, realizado por Bleric Alcalá y Néboa Zozaya, recoge los resultados de un caso práctico realizado específicamente para este libro, donde los autores de los anteriores capí-tulos adoptaron el rol de evaluadores. En el ejercicio se evaluaron distintos fármacos ficticios dirigidos a tratar una patología rara versus una prevalente, no tanto con el objetivo de compa-rar entre sí los resultados concretos obtenidos, sino más bien con el propósito de ayudarnos a reflexionar sobre la metodología y el proceso del ADMC de una manera más ilustrativa.

Finalmente, en la sección de conclusiones se resumen los hallazgos y reflexiones derivadas de cada capítulo, prestando una atención especial al encaje del ADMC con la evaluación económica tradicional. Se plasman además algunas recomendaciones del grupo de cara a mejorar el ADMC en el futuro.

REFERENCIAS

Adunlin G, Diaby V, Xiao H. Application of multicriteria decision analysis in health care: a systematic re-view and bibliometric analysis. Health Expect. 2015; 18(6): 1894–905. doi:10.1111/hex.12287.

Baltussen R, Niessen L. Priority setting of health interventions: the need for multi-criteria decision analy-sis. Cost Eff Resour Alloc. 2006; 4(1): 14.

Drake JI, de Hart JCT, Monleón C, Toro W, Valentim J. Utilization of multiple-criteria decision analysis (MCDA) to support healthcare decision-making FIFARMA, 2016. J Mark Access Health Policy. 2017; 5(1):1-10. Disponible en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5645903/.

Gilabert-Perramon A, Torrent-Farnell J, Catalan A, Prat A, Fontanet M, Puig-Peiró R, et al. Drug evaluation and decision making in Catalonia: development and validation of a methodological framework based on multi-criteria decision analysis (MCDA) for orphan drugs. Int J Technol Assess Health Care. 2017: 1–10.

Golan O, Hansen P, Kaplan G, Tal O. Health technology prioritization: Which criteria for prioritizing new technologies and what are their relative weights? Health Policy. 2011; 102(2–3):126–35.

Picavet E, Morel T, Cassiman D, Simoens S. Shining a light in the black box of orphan drug pricing. Or-phanet J Rare Dis. 2014; 9: 62.

Thokala P, Devlin N, Marsh K, Baltussen R, Boysen M, Kalo Z, et al. Multiple Criteria Decision Analysis for Health Care Decision Making—An Introduction: Report 1 of the ISPOR MCDA Emerging Good Practices Task Force. Value Health. 2016; 19(1): 1–13.

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/hex.12287

Antonio García Ruíz

Nuria García-Agua Soler

EL VALOR DE LA INNOVACIÓN EN SALUD

2CAPÍTULO

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2 EL VALOR DE LA INNOVACIÓN EN SALUD

2.1. INTRODUCCIÓN

En los últimos setenta años se han sucedido prodigiosos avances en la medicina que han contribuido a la longevidad de la población, con un incremento en la esperanza de vida de más de 2,5 años por década en algunos países y al aumento de la calidad de vida de la po-blación (Klenk et al., 2016) (Figura 2.1). Las nuevas tecnologías que se iban descubriendo no han sido el único factor determinante en los resultados de salud, pero han sido el elemento fundamental sobre el que se han construido los sistemas de salud modernos (cada vez con un enfoque menos colectivo y más individualista).

FIGURA 2.1. ESPERANZA DE VIDA AL NACER

85

80

75

70

65

60

55

501960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015

años

EspañaUnión EuropeaEEUUMundo

Fuente: World Development Indicators (última actualización 2/8/17).

De hecho, se estima que la asistencia sanitaria contribuye entre un 10% y un 20% a los re-sultados de salud, mientras que son otros determinantes, como los sociales, biológicos, ambientales y educativos, entre otros, los que inciden en una ecuación multifactorial hasta completar el 100% de las causas (McGovern et al., 2014; Remington et al., 2015) (Tabla 2.1).

TABLA 2.1. DETERMINANTES Y SU CONTRIBUCIÓN A LA SALUD

DETERMINANTES DE LA SALUD

PORCENTAJE DE CONTRIBUCIÓN A LOS RESULTADOS EN SALUD FACTORES

Comportamientos saludables 30%

Tabaco, ejercicio físico, dieta, alcohol, abuso de drogas, actividad sexual

Asistencia sanitaria 20% Acceso y calidad

Factores económicos y sociales 40% Educación, empleo, sueldo, sopor-te familiar y social, seguridad

Entorno físico 10% Calidad del agua y del aire, vivien-da, lugar de trabajo

Fuente: Remington et al., 2015.

En nuestro país, la mejora en la esperanza de vida en los dos primeros tercios del siglo XX se debió en gran parte a la mejora de las condiciones de vida en la infancia, pero en el último tercio del siglo parece estar mucho más relacionada con la mejora de la asistencia sanitaria

[ 23 ]

Antonio García Ruíz / Nuria García-Agua Soler

y su extensión a toda la población, beneficiando especialmente a los mayores de 65 años (Goerlich et al., 2006), siendo superior a los 2,8 años por década en los últimos 50 años (Figu-ra 2.1). Sin embargo, hay notables diferencias entre comunidades autónomas. En resultados en salud, como los años de vida sin enfermedad a partir de los 65 años (Figura 2.2).

El efecto del envejecimiento de la población sobre el uso de los servicios de salud dependerá de la relación entre las ganancias de longevidad y la salud de la población. No se conoce bien si los aumentos adicionales en esperanza de vida contribuyen a la mejora de la salud. Sin embargo, los resultados sugieren que invertir en el envejecimiento saludable puede contribuir a contener el crecimiento del gasto sanitario, ya que puede disminuir la morbilidad (Wouterse et al., 2015).

FIGURA 2.2. AÑOS DE VIDA SALUDABLE A LOS 65 AÑOS, 2014

18

16

14

12

10

8

6

4

2

0

Andalucía (AN)Aragón (AR)Asturias, Principado de (AS)Balears, Illes (IB)Canarias (CN)Cantabria (CB)Castilla y León (CL)Castilla-La Mancha (CM)Cataluña (CT)Comunitat Valenciana (VC)Extremadura (EX)Galicia (GA)Madrid, Región de (MD)Murcia, Región de (MC)Navarra, C. Foral de (NC)País Vasco (PV)La Rioja (RI)Ceuta (CE)Melilla (ML)España (ES)

Años

de vi

da sa

ludab

le a l

os 65

años

AN AR AS IB CN CB CL CM CT CV EX GA MD MC NC PV RI CE ML ES

Fuente: INE, 2017.

2.2. DEFINICIÓN DE INNOVACIÓN

Ahora cabría definir qué entendemos por innovación. Según el manual de Oslo (Guía para la recogida e interpretación de datos sobre innovación de la OCDE y Eurostat) la innovación es “la concepción e implantación de cambios significativos en el producto, el proceso, el marketing o la organización de la empresa con el propósito de mejorar los resultados”. Algo parecido define el Manual Frascati (Frascati, 2002): “constituyen actividades de innovación tecnológica todos los pasos científicos, tecnológicos, organizativos, financieros y comerciales, incluyendo la inversión en nuevo conocimiento, que conducen a la implantación de productos y procesos tecnológica-mente nuevos o mejorados. La I+D (Innovación y Desarrollo) es sólo una de esas actividades y puede tener lugar en diferentes fases del proceso de innovación. Puede actuar, no únicamente como la fuente original de ideas inventivas, sino también como medio para solucionar problemas que pueden presentarse en cualquier punto del recorrido que conduce a la innovación.”

Pero, esta acepción a nivel terapéutico (con fármacos o no) debe entenderse como algo más amplio y no exento de apreciaciones subjetivas por parte de los diversos actores que entran en juego en lo referente a la terapéutica farmacológica (pacientes, médicos, farmacéuticos, enfermeros, industria farmacéutica y autoridades sanitarias). Así, en un concepto amplio su-pone que un avance en terapéutica serían los nuevos tratamientos que ofrecen beneficios

[ 24 ]


en salud, en términos de esperanza de vida y calidad de vida para los pacientes cuando se comparan con opciones previamente existentes.

La necesidad de definir la innovación en relación con los medicamentos se debe en parte al deseo de estimular la innovación, reconociéndola y recompensándola adecuadamente. De hecho, la innovación se está convirtiendo cada vez más en una consideración importante en la valoración de nuevos medicamentos y tecnologías sanitarias: por ejemplo, con la in-troducción de la fijación del precio basado en el valor en el Reino Unido. No todos los medi-camentos son innovadores o, cuando son innovadores, lo son en el mismo grado. Tenemos que decidir qué es y qué no, fomentar la innovación y decidir qué es recompensable, qué innovación es provechosa para la salud y no solo costosa para el sistema. En este sentido, autores como Ferner (2010), modulan el grado de innovación de los medicamentos en alto, moderado, ligero o nulo, en función del tipo de innovación alcanzado (Tabla 2.2).

TABLA 2.2. GRADO DE INNOVACIÓN

GRADO DE INNOVACIÓN TIPO DE INNOVACIÓN EJEMPLO

Alto

Nueva diana terapéutica o nuevo mecanismo de acción

Agonistas selectivos 5HT en la migraña IECAS; ARA II

Nueva indicación Aspirina para la prevención del ictus

Farmacogenética (indicación más selectiva de pacientes) Panitumumab, cetuximab, trastuzumab

ModeradoNuevo tipo de fármaco Anticuerpos monoclonales

Menos RAM o interacciones Ranitidina versus cimetidina

Nueva estructura molecular Heparinas de bajo peso molecular

Ligero

Relacionado con la salud

Mejora farmacocinética Benzodiacepinas de acción corta

Mejora galénica (formulación) Formulaciones de liberación retardada

No relacionado con la salud

Mejora en la producción Insulina recombinante

Nueva estructura Meptazinol, esomeprazol

Ninguno Remarketing Oxicodona

RAM: Reacciones Adversas de los Medicamentos. IECAS: Inhibidores de la Enzima Convertidora de Angiotensina. ARA II: Antagonis-ta de los Receptores de Angiotensina II.

Fuente: elaboración propia a partir de Ferner et al., 2010.

Por otro lado, en opinión de la International Society of Drug Bulletins (Sociedad Internacional de Boletines de Medicamentos – ISDB, 2002), el término “innovación” debería comprender tres conceptos:

●● El concepto comercial: cualquier nuevo producto comercializado, nuevas sustancias, nuevas formulaciones y nuevas formas de tratamiento.

●● El concepto tecnológico: cualquier innovación industrial (incluyendo los denominados medicamentos copia), como puede ser el uso de biotecnología o el desarrollo de nue-vos sistemas de liberación (parches, sprays, etc.), la selección de un isómero o de un metabolito.

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●● El concepto de avance en terapéutica: serían los nuevos tratamientos que ofrecen be-neficios en salud para el paciente cuando se comparan con las opciones previamente existentes.

¿Cualquier innovación es igual y debe ser “recompensada” de igual forma? Hay factores im-portantes que deben incluirse en cualquier definición de innovación (Aronson et al., 2012) para ajustar bien el valor del progreso:

●● El primer aspecto es la novedad, que no está necesariamente implicada por el descu-brimiento. Por ejemplo, la aspirina en la prevención de eventos cardiovasculares. Sin embargo, hay que ser conscientes de que decidir cuándo la novedad es tal, requiere un juicio de valor.

●● El segundo aspecto es la utilidad. En cuanto a la salud, hay dos resultados generales que son concluyentes: la calidad de vida relacionada con la salud y la supervivencia, y ambas son consecuencia de los beneficios clínicos y de los riesgos (daños).

●— Un posible rango de utilidad que refleja la probabilidad de estos resultados, de mayor a menor, es el siguiente: 1º) el beneficio en una patología sin tratamien-to efectivo existente; 2º) la mejora en el tratamiento de una afección que no tiene un tratamiento suficientemente efectivo; 3º) un tratamiento más seguro (por ejemplo, debido a un menor número de reacciones adversas o de interac-ciones entre fármacos); 4º) un tratamiento más rentable; y 5º) un tratamiento más conveniente (por ejemplo, administración oral versus intravenosa).

●— También deberían considerarse resultados no relacionados con la salud (me-jora del empleo, rentabilidad de las empresas y aumento de la riqueza nacional - PIB). Los diferentes agentes implicados (pacientes, compañías farmacéuti-cas, sistemas de salud y gobiernos) seguro que tendrán diferentes opiniones sobre el orden de prioridades de esta lista, ya que el beneficio que se deriva de una innovación puede afectar no solo a los individuos sino también a la so-ciedad (por ejemplo, la vacunación e inmunización). Dentro de este apartado también debe interesar el coste de la innovación, pues el valor (incremental, frente a la mejor opción) debe compensar el coste (incremental).

●— La innovación y la utilidad deben considerarse por separado si queremos iden-tificar las innovaciones recompensables: hay avances importantes que traen un beneficio clínico que vale la pena y hay otras que añaden también un bene-ficio social (disminución de bajas laborales, aumento de la productividad, etc.).

Un tercer aspecto es cómo surge la innovación. Ésta puede ser disruptiva o incremental (también denominada sostenida o evolutiva). La innovación disruptiva ocurre cuando un pro-ducto emerge drásticamente de una manera que el mercado no espera o que supera sus expectativas, mientras que la innovación sostenida o incremental produce mejoras de una manera esperada y no hay perspectiva de que altere los mercados existentes. Las innova-ciones evolutivas en sí no son perjudiciales para el mercado y pueden ser realmente inno-vadoras, pero existe una delgada y delicada línea entre los medicamentos verdaderamente innovadores y lo que se conoce como “me-too”, que son nuevos, pero no innovadores. De hecho, las pequeñas diferencias farmacológicas entre fármacos sucesivos pueden conducir eventualmente a una diferencia importante que puede considerarse innovadora en cierto

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sentido, por ejemplo, los antagonistas de los receptores de angiotensina (ARA II) no habrían existido sin la síntesis previa de los inhibidores de la enzima convertasa (IECAs).

2.3. EL VALOR SOCIAL DEL MEDICAMENTO

Las verdaderas innovaciones en terapéutica son inventos valiosos que habitualmente ge-neran externalidades positivas. Es decir, los beneficios que producen van más allá de los usuarios directos y de las empresas que comercializan el producto y se trasladan al con-junto de la sociedad (Ibern, 2002). El mundo de los medicamentos está lleno de buenos ejemplos de ello (antiretrovirales y VIH/SIDA, o más recientemente, hepatitis C y nuevas dianas terapéuticas). Sin embargo, el valor social de los medicamentos debe medirse con el coste oportunidad, teniendo en cuenta tanto los efectos deseados y buscados (beneficios sobre la salud de los individuos) como los efectos no deseados (problemas relacionados con los medicamentos -PRMs- donde se incluyen las reacciones adversas de los medicamentos -RAM-, la falta de adherencia al tratamiento por parte de los pacien-tes o el incumplimiento terapéutico, las interacciones entre medicamentos y el coste del tratamiento).

Los medicamentos son, en general, un input más en la función de producción de salud, for-mando parte de un tratamiento que se da en un contexto y medio determinado, prestado y dispensado por profesionales cualificados, después de un diagnóstico médico tras consulta o prueba diagnóstica, etc. Es decir, es el sistema en su conjunto lo que aporta el valor, siendo el medicamento una pieza (importante) dentro de este mecanismo.

El valor que tenga un medicamento nuevo procederá de su capacidad para mejorar la salud, no solo de su contribución a la reducción o incremento de los costes de la atención sanitaria. Dependerá de su productividad marginal en la función de producción de salud y del ratio cos-te-efectividad/utilidad, que varía entre pacientes tanto en el numerador (costes) como sobre todo en el denominador (efectividad/utilidad) (Puig-Junoy, 2002).

Pero, además, como decíamos, el valor de un nuevo medicamento (o innovación médica) puede tener distintas significaciones y alcance para los distintos agentes del sistema (pa-cientes, clínicos, decisores, población general, entre otros). Un fármaco puede ser innovador, aunque no salve vidas: puede mejorar la calidad de vida autopercibida, aumentar la conve-niencia del paciente, mejorar la interacción con otros fármacos, liberar recursos para otros usos, etc. Tampoco cabe duda de que actualmente los resultados percibidos por el paciente (PRO Patient Reported Outcomes) parecen ser más importantes que otros resultados clí-nicos, fisiológicos o informados por cualquier profesional sanitario. Pero también hay que reconocer que no toda innovación en salud tiene que tener valor social.

El impacto que tienen los medicamentos sobre la calidad de vida de los pacientes no siempre se percibe en toda su dimensión (a veces por falta real de efectividad del fármaco – inclu-yendo los PRMs). Sin embargo, existen numerosos casos en que los medicamentos son los “culpables” de verdaderos saltos cuantitativos y cualitativos en la salud de los individuos.

Durante el siglo pasado, las ciencias de la vida y el cuidado de la salud han erradicado al-gunas de las enfermedades más temidas del mundo, como la polio y la viruela. En el nuevo milenio, se ha logrado que otras enfermedades como el cáncer de mama, el VIH/SIDA, las

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enfermedades del corazón y el cáncer de pulmón (células grandes) ya no sean las sentencias de muerte que alguna vez fueron.

No hay duda de que las empresas farmacéuticas, biotecnológicas, de tecnología médica, dispositivos y diagnósticos han ayudado a las personas a vivir más tiempo, con menos do-lor y con una mayor calidad de vida. En algunos países desarrollados, los avances médicos ayudaron a aumentar la esperanza de vida en 5 años y reducir las muertes por enfermeda-des del corazón, accidentes cerebrovasculares y cáncer de mama en más de la mitad en los últimos 30 años (NCHS, 2013). Estos avances en medicina y en salud no solo afectan a los medicamentos, sino que también incluyen procedimientos o técnicas quirúrgicas nove-dosas como pueden ser en cirugía plástica y reparadora (Wang et al., 2013), neurocirugía (Marcus et al., 2015), en asma y EPOC con la evaluación de nuevos parámetros de efectivi-dad (Bousquet et al., 2016), o en la enfermedad de Parkinson avanzada con la estimulación cerebral profunda, la infusión de apomorfina o la infusión intestinal de levodopa-carbidopa (Kulisevsky et al., 2013).

Sin embargo, el recurso terapéutico más utilizado dentro del ámbito de los cuidados en salud y asistencia sanitaria son los medicamentos. Colectivamente, las nuevas terapias son los ma-yores contribuyentes al aumento de la esperanza de vida (Figura 2.3). Entre 1960 y 1997, las nuevas terapias representaron el 45% del aumento de la esperanza de vida en 30 países en desarrollo y de ingresos altos. Entre 2000 y 2009, las nuevas terapias representaron el 73% del aumento de la esperanza de vida en estos países (Lichtenberg, 2012).

FIGURA 2.3. NUEVOS FÁRMACOS Y ESPERANZA DE VIDA AL NACER

Dife

renc

ia en

la es

pera

nza d

e vida

al na

cer (

2000

-200

9)

Coef. Correlación Pearson= 0,785; p= 0,001R2= 0,616; p= 0,001

Diferencia en el uso de fármacos post-1990 (2000-2009)

CANADÁ

SUIZA

EEUU

POLONIA

ALEMANIAFRANCIA

BÉLGICA

PAÍSES BAJOS

ESPAÑA

ITALIA

PORTUGAL

GRECIA

FINLANDIA

REINO UNIDO

AUSTRIA

3

2,75

2,5

2,25

2

1,75

1,5

1,252 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Fuente: elaboración propia a partir de Lichtenberg, 2014.

Desde la posición de la economía de la salud se sabe bien la distorsión que puede producir el medicamento en términos de contribución a la equidad, accesibilidad, calidad, eficacia y

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eficiencia en el sector salud. Además, tal vez no haya dentro de la asistencia sanitaria y su problemática ningún otro procedimiento que tenga tanto impacto final, y sobre el que se hayan producido más medidas reguladoras e interventoras, como en el medicamento. Por ello, es necesario que tanto las autoridades sanitarias como los actores reales del sector (en el que se debería incluir a los pacientes) centren su atención en ello, reconociendo que el medicamento desde la perspectiva de la economía de la salud es un bien de interés social, que sirve para garantizar el derecho a la salud individual y colectiva.

Los profesionales sanitarios podemos tener diferentes opiniones sobre el valor de las di-versas técnicas diagnósticas y de tratamiento para una misma patología. Estas diferencias se pueden basar fundamentalmente en la presencia de incertidumbre (no existe evidencia científica sobre los resultados de las posibles alternativas de tratamiento o sobre el valor de determinadas pruebas diagnósticas en situaciones concretas) o en la ignorancia (existe evidencia científica sobre el valor de las pruebas o tratamientos, pero el médico la desco-noce o, aun conociéndola, emplea otras pautas). Por ello, observar una alta variabilidad de la práctica médica suele ser síntoma de esta fuerte incertidumbre en la efectividad de los tratamientos, aunque otras veces puede ser síntoma de falta de conocimiento del valor que aporta no solo el medicamento, sino cualquier prueba diagnóstica o procedimiento médico, y esto por ejemplo en los servicios de urgencias condiciona la aplicación defensiva de tecno-logías desproporcionadas (no por el nivel de la gravedad, sino por las diferentes posibilidades diagnósticas).

Por ello, surgen dudas acerca de cómo los medicamentos o las intervenciones terapéuticas realmente inciden en la función de producción de salud, es decir ¿mejora nuestra salud y cuánto?, ¿la utilidad marginal es mayor con las innovaciones terapéuticas?, ¿compensa el precio que pagamos por esa ganancia en salud?, ¿sería mejor invertir en cuidados de salud, o en medicamentos?

Sin embargo, no hace falta contestar exhaustivamente a las cuestiones anteriores: si au-mentase más el valor aportado por los medicamentos (en términos de salud) que el gasto generado por su utilización (incluyendo la inadecuación - infra/sobreutilización -, el incumplimiento, la falta de adherencia, las reacciones adversas, las interacciones y las va-riaciones por incertidumbre, ignorancia, problemas organizativos, etc.) mejoraría la eficiencia del sistema sanitario de forma notable. Así, el crecimiento del gasto sanitario y farmacéutico sería compatible con una reducción del precio si aumenta el valor aportado más que el gasto (Puig-Junoy, 2002), es decir, sería deseable aumentar el gasto sanitario solo si el valor social supera el coste del medicamento.

En nuestro país, aún seguimos poniendo más énfasis en los costes que en el valor que pue-den tener los medicamentos y/o procedimientos diagnósticos y terapéuticos, lo cual puede conducir a políticas ineficientes (Puig-Junoy, 2001). De hecho, y a pesar del tiempo transcu-rrido, nuestras políticas en medicamentos han cambiado poco o casi nada: mismo sistema de control de precios, precios de referencia, copagos, acuerdos con laboratorios, etc.

2.3.1. El valor de la innovación médica: salvar vidas, ahorrar dinero

Estas innovaciones médicas, pasadas y futuras, poseen además un beneficio a menudo no contemplado por las autoridades sanitarias (incluidos los políticos): los incalculables ahorros a los pacientes, familias, aseguradoras, empleadores, gobiernos y hospitales en términos de

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gastos médicos evitados asociados con mantener a las personas sanas o controlar los fac-tores de riesgo, sobre todo en enfermedades crónicas (hipertensión, diabetes, artritis, etc.).

Ciertamente, los medicamentos, terapias, tecnologías médicas, dispositivos y herramientas de diagnóstico deben servir para mantener a las personas más saludables, limitando la nece-sidad de visitas frecuentes al médico y evitando costosas hospitalizaciones, y pueden ayudar a los pacientes a evitar costosas cirugías.

En cambio, escuchamos informes frecuentes sobre el alto coste de la medicina o sobre las nue-vas tecnologías o herramientas de diagnóstico que se consideran “demasiado caras” o “innece-sarias”. Escuchamos que la innovación médica supone un alto gasto y no un ahorro de costes.

La realidad no se muestra solo en formato binario. Los medicamentos, terapias y tecnolo-gías y dispositivos médicos no solo pueden “salvar vidas”, sino que también pueden servir para ahorrar recursos, y estos tienen un valor económico mensurable. Al erradicar una enfer-medad, o prevenirla, o simplemente disminuir su morbilidad, los sistemas de salud ahorran gastos no solo en tratamientos farmacológicos, sino también mediante una mejor gestión y prevención de complicaciones más graves de una enfermedad existente. Al descubrir un nuevo tratamiento, los costes en que se ha incurrido en el tratamiento de los problemas mé-dicos en curso del paciente se pueden evitar casi por completo.

Un ejemplo claro ha surgido actualmente (McCombie et al., 2017) con una nueva categoría en el pronóstico de una enfermedad crónica: “diabetes en remisión”. Los autores proponen que reconocer y codificar con precisión la reversión de la diabetes tipo 2 es clave para mejorar los resultados en salud y reducir los costes derivados de la atención médica. La remisión de la dia-betes (quien ya no tiene “diabetes”, al menos durante un período) es claramente alcanzable para algunos pacientes, posiblemente muchos, pero actualmente es difícil que sea reconocido, inclu-so por los profesionales. Otro ejemplo apareció con los nuevos tratamientos empleados en la hepatitis C que han supuesto un verdadero avance en terapéutica, con más del 95% de tasas de curación en práctica clínica habitual (respuesta viral sostenida) (Pinazo, 2017), y aunque el aho-rro en costes aún no se ha evaluado en nuestro país, seguro que evitar un trasplante (con todos los costes que genera) hablará a favor de la buena relación coste-efectividad de estos nuevos medicamentos. Otro ejemplo, en el campo de los accesorios sanitarios, es el de los pacientes con ostomías digestivas de eliminación y portadores de bolsa que pueden reincorporarse a su puesto de trabajo manteniendo o incluso mejorando su calidad de vida anterior a la cirugía, de-jando atrás el concepto de “persona ostomizada = persona jubilada” (Montesinos, 2017).

Por tanto, el desarrollo de nuevos tratamientos y tecnologías de la salud es uno de los pasos más importantes que podemos dar como sociedad - no solo para salvar vidas y mejorar la calidad de vida, sino también para evitar el gasto de la atención sanitaria.

¿Cuántos ahorros produce la innovación en salud? No hay una respuesta simple a esa pre-gunta. Sin embargo, hay numerosas estadísticas (académicas y gubernamentales) que apuntan a los beneficios económicos de la innovación en el mercado del cuidado de la salud.

En un artículo publicado por el Journal of Political Economy (Murphy y Topel, 2006), se estimó que, en los últimos 50 años, la innovación médica había sido la fuente de casi la mitad de todo el crecimiento económico en los Estados Unidos (EEUU). Otras estimaciones indican

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que, en la población Medicare, la reducción de la edad de los fármacos utilizados reduce el gasto no farmacológico 7,2 veces más que el gasto en medicamentos. Por ejemplo, se estimó que reducir la edad media de los medicamentos usados para tratar una afección, aumenta el gasto en medicamentos recetados en 18 dólares, pero reduce otros gastos mé-dicos en 129 dólares, lo que representa una reducción neta de 111 dólares en el gasto total en salud. La mayor parte de los ahorros se debe a reducciones en el gasto hospitalario (72%) y en gastos de las consultas médicas (22%). De manera que, por cada dólar gastado en me-dicamentos innovadores, el gasto total en atención médica se reduce en 7,20$ (Lichtenberg, 2007). En otro estudio (Civan y Koksal, 2008), también con datos de EEUU, se describe que los fármacos más nuevos aumentan el gasto en medicamentos recetados, ya que suelen ser más caros que sus predecesores. Sin embargo, disminuyen la demanda de otros tipos de servicios médicos, lo que hace que el gasto total disminuya. Una disminución de un año en la edad promedio de los medicamentos recetados hace que los gastos de salud per cápita disminuyan en 31,92 dólares. El mayor descenso se produce en el gasto en el hospital y en el gasto del cuidado de la salud debido a los nuevos medicamentos.

Sin embargo, en la literatura también encontramos argumentos contrarios. Hay quien sostie-ne que los datos acerca de que la adopción de nuevos fármacos ahorra dinero, aumenta la esperanza de vida y aumenta la productividad no son fiables y no deben tenerse en cuenta en las decisiones de política sanitaria (Baker y Fugh-Berman, 2009). Estos argumentan que, por ejemplo, el estudio ALLHAT financiado con fondos federales en EEUU encontró que la cloro-tiazida, un diurético más antiguo y barato, era superior a los nuevos fármacos para tratar la hipertensión. El estudio CATIE, también financiado por el gobierno, encontró que los antip-sicóticos más antiguos son tan efectivos como los nuevos para tratar la esquizofrenia. Los nuevos fármacos tienen más riesgos que los fármacos más antiguos, ya que los problemas asociados con el uso a largo plazo o en poblaciones especiales (por ejemplo, los ancianos) se revelan sólo después de un uso generalizado.

2.4. INNOVACIÓN Y PREVALENCIA DE LA ENFERMEDAD

Desde el año 2004, por primera vez más personas en los países de la Unión Europea (UE) son mayores de 65 años que menores de 15 años. En gran parte de los países del mundo, incluidos los países de ingresos bajos y medios, está ocurriendo algo similar. Como resultado, los sistemas de salud en Europa y otras partes del mundo se enfrentan al envejecimiento de la población y al aumento de las enfermedades crónicas no transmisibles asociadas con el desarrollo económico y los cambios en el estilo de vida.

Por ello, desde la Organización Mundial de la Salud (OMS) se está solicitando a los investi-gadores farmacéuticos que ajusten sus trabajos de investigación y desarrollo para tener en cuenta este cambio (Kaplan et al., 2013). Así, podemos identificar áreas clave de investiga-ción prioritaria para la innovación farmacéutica con objeto de satisfacer las necesidades de salud pública, haciendo mención en que este cambio en los países de la UE es un símbolo para el resto del mundo, ya que cada vez más personas en todo el mundo envejecerán y se enfrentarán a problemas de salud similares en el futuro.

Desde hace tiempo se vienen desarrollando métodos que nos sirvan para medir la carga de la enfermedad. Uno de ellos (tal vez el más utilizado) es el de años de vida ajustados por disca-pacidad (DALYs) como medida integrada única de mortalidad e incapacidad debido a una en-

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fermedad o condición particular. Un DALY representa un año perdido de vida sana y la carga de la enfermedad es una medida de la brecha existente entre el estado de salud actual y una situación ideal en la que todos viven en la vejez libres de enfermedades y discapacidades.

La mortalidad también se puede utilizar como medida de la carga de la enfermedad, ya que es fácil de entender. Sin embargo, ésta no es capaz de reflejar la carga de dolor y sufrimiento experimentado por los pacientes con enfermedades crónicas (osteoartritis, diabetes…).

Cuanto mayor es la carga de la enfermedad, mayor es el coste de la enfermedad para la sociedad y mayor debería ser la necesidad de investigación (básica, clínica y terapéutica). Muchas enfermedades crónicas no transmisibles contribuyen sustancialmente a la car-ga de morbilidad (discapacidad y mortalidad - DALYs) tanto en Europa como en el mundo (Tabla 2.3).

●● La cardiopatía isquémica y el accidente cerebrovascular son los mayores contribu-yentes a la carga de morbilidad en Europa y a nivel mundial. Existen medicamentos eficaces para tratar las enfermedades cardiovasculares, que reducen la incidencia de ataques cardíacos recurrentes o accidentes cerebrovasculares. Sin embargo, estos medicamentos no se utilizan adecuadamente para la prevención secundaria. Es nece-sario investigar cómo optimizar el tratamiento de la prevención secundaria mediante el uso de medicamentos existentes.

●● En la depresión, las áreas prioritarias de investigación siguen siendo su tratamiento ade-cuado entre adolescentes y ancianos, reduciendo los efectos secundarios e identifican-do la mejor estrategia de tratamiento para diferentes poblaciones y grupos de edad.

●● Los accidentes cerebrovasculares, la osteoartritis, la enfermedad de Alzheimer, la pér-dida de la audición, el dolor lumbar, la enfermedad pulmonar obstructiva crónica y la enfermedad hepática alcohólica son condiciones que representan una gran carga de enfermedad, particularmente en Europa, para las cuales los tratamientos actual-mente disponibles son inadecuados para revertir o detener su progresión. Un desafío importante para muchas de estas enfermedades, es la ausencia de biomarcadores específicos que podrían utilizarse para identificar nuevos productos farmacéuticos, diagnosticar y evaluar la progresión de la enfermedad, o el efecto del tratamiento. Por lo tanto, es necesario un apoyo continuado para la investigación básica de estas con-diciones patológicas.

●● La resistencia antibacteriana y algunas pandemias víricas (influenza) siguen siendo amenazas para la salud pública mundial que requieren un esfuerzo internacional coor-dinado. Las prioridades de investigación son el desarrollo de nuevas pruebas diag-nósticas rápidas, nuevos modelos de negocio para la I+D de nuevos medicamentos y vacunas y la prevención de infecciones mediante vacunación, control de infecciones y otras medidas ambientales.

●● La malaria y la tuberculosis, especialmente en los países de ingresos bajos y media-nos, figuran entre las enfermedades con elevadas cargas; la tuberculosis es también una enfermedad importante en algunos países europeos.

●● La diarrea, la neumonía, las afecciones neonatales y la mortalidad materna son los principales factores que contribuyen a la carga mundial de morbilidad. Algunas te-

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rapias existentes, a menudo no están disponibles en los países de ingresos bajos y medianos debido a las limitaciones del sistema de salud, como el manejo de la aten-ción sanitaria y la accesibilidad, además de otras barreras. Mientras tanto, la falta de diagnósticos y puntos de atención médicos crean problemas en la gestión de casos.

●● Para las enfermedades raras, siguen siendo prioritarios nuevos mecanismos para pro-mover la traslación de la investigación básica en productos clínicamente importantes.

TABLA 2.3. CARGA DE LA ENFERMEDAD DE LAS PRINCIPALES 20 CAUSAS DE DISCAPACIDAD MÁS FRECUENTES EN EL MUNDO EXPRESADA EN AÑOS DE VIDA AJUSTADOS POR DISCAPACIDAD, 2016

20 CAUSAS MÁS FRECUENTES (EN ORDEN)TASA AJUSTADA POR EDAD

DALYs (P0R 100.000 HAB.)

% CAMBIO 2006-2016

Todas las causas 33.641,0 -16,9

Enfermedades isquémicas cardíacas 2.562,8 -11,9

Enfermedades cerebrovasculares 1.711,2 -19,2Ictus isquémico 787,5 -15,8Ictus hemorrágico 923,6 -21,8

Infecciones respiratorias vías bajas 1.326,7 -34,4Dolores de espalda y cuello 1.182,7 -1,4Diarreas 1.063,1 -39,9Enfermedades de los órganos de los sentidos (glaucoma, cataratas, degeneración macular, refracción y acomodación, disminución de la visión, otras).

959,3 -1,9

Accidentes tráfico (coches, peatones, ciclistas, motocicletas, otros). 954,5 -14,7EPOC (enfermedad pulmonar obstructiva crónica) 945,3 -17,9Nacimientos pre-término con complicaciones 892,7 -24,1Diabetes 814,2 -1,6Enfermedades de la piel 781,3 1,4Malaria 794,7 -30,7VIH/SIDA (enfermedad, VIH/Tuberculosis, resistencias a fármacos, otras enfermedades relacionadas) 762,1 -50,0

Defectos congénitos 716,0 -16,1Encefalopatías neonatales 682,2 -22,0Migrañas 598,6 0,1Trastornos depresivos 597,9 -3,6Tuberculosis 593,1 -35,3Cáncer de pulmón 526,1 -11,7Caídas 506,5 -4,6

Hepatitis C 1,1 (infección)

47,9 (Ca hepático)133,5 (cirrosis)

-22,3-8,2-9,4

Efectos adversos medicamentos 69,7 -13,2

DALYs: Disability-Adjusted Life Years. Años de vida ajustados por discapacidad (años potenciales de vida perdidos + años vividos con discapacidad)

Fuente: elaborado a partir de GBD 2016 DALYs y HALE collaborators, 2017.

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●● El uso del tabaco, el abuso del alcohol y la obesidad son factores de riesgo que sub-yacen en muchas de las enfermedades graves más comunes que afectan tanto a Eu-ropa como al mundo. Si bien los esfuerzos de prevención deben tener prioridad, es necesario investigar nuevos medicamentos para abordar estos factores de riesgo y las patologías exacerbadas por estos factores de riesgo (por ejemplo, la EPOC, varios cánceres, enfermedad hepática alcohólica, osteoartritis y diabetes).

2.4.1. Medicamentos prioritarios Si bien la prevención sigue siendo un pilar importante en muchas de las enfermedades, más investigación en el desarrollo de nuevos medicamentos y la mejora de los ya existentes be-neficiará a todos. Aún existen lagunas terapéuticas, donde los tratamientos para una enfer-medad no son lo suficientemente eficaces, o pronto pueden llegar a ser ineficaces, o no son adecuados para un grupo de pacientes determinados, o no existen o presentan demasiadas o graves reacciones adversas.

Un estudio (Catalá-López et al., 2010) analizó si el desarrollo de medicamentos innovadores en Europa se centraba en las enfermedades más relevantes desde una perspectiva de salud públi-ca global. Los autores revisaron la información sobre nuevos medicamentos aprobados por pro-cedimiento centralizado de la UE a partir de 1995 hasta 2009 y evaluaron la asociación entre los medicamentos autorizados y la carga de la enfermedad (DALYs), en la UE y en todo el mundo. Se consideraron 520 autorizaciones de comercialización de medicamentos y 338 ingredientes acti-vos. Los autores encontraron una correlación positiva entre los DALYs y el desarrollo de nuevos medicamentos (r = 0,619, p = 0,005) en la UE, y una correlación moderada tanto para los países de ingresos bajos y medianos (r = 0,497, p = 0,030) como a nivel mundial (r = 0,490, p = 0,033).

Como se observa en la siguiente figura doble (Figura 2.4) el desarrollo de nuevos medica-mentos es desigual según las patologías. Por tanto, la industria farmacéutica y los responsa-bles políticos deberían considerar el desequilibrio existente estableciendo prioridades desde la perspectiva de la salud pública.

FIGURA 2.4. INNOVACIONES Y CARGA DE LA ENFERMEDAD (DALYs), 1995-2009

Aumento de años de vida ajustados por discapacidad (EU-25 DALYs) (%)

Aum

ento

de nu

evos

med

icam

ento

s des

arro

llado

s y ap

roba

dos

(%)

20

18

16

14

12

10

8

6

4

2

00 5 10 15 20 25 30

Enf. infecciosas y parasitarias

Desórdenes endocrinos

Diabetes mellitus

Enf. músculoesqueléticas

Enf. genito urinarias

Órganos de los sentidos

Neoplasias malignas

Enf. cardiovasculares

Enf. neuro psiquiatricas

Enf. respiratorias

Enf. maternales

Infecciones respiratoria

Enf. perinatalesEnf. digestivas

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Aum

ento

de nu

evos

med

icam

ento

s des

arro

llado

s y ap

roba

dos

(%)

20

18

16

14

12

10

8

6

4

2

0

0 5 10 15 20 25 30

Desórdenes endocrinos

Diabetes mellitus

Enf. musculo-esqueléticas

Enf. genito-urinarias Órganos de los

sentidos

Neoplasias malignas

Enf. cardiovasculares

Enf. neuropsiquiátricas

Enf. maternales Infecciones

respiratorias

Enf. perinatales

Años de vida ajustados por discapacidad (Worldwide DALYs) (%)

Enf. infecciosas y parasitarias

Enf. respiratorias

Enf. digestivas

Fuente: elaborado a partir de Catalá-López et al., 2010.

Las enfermedades más desatendidas (basado en años de vida ajustados por discapacidad) fueron las enfermedades neuropsiquiátricas, cardiovasculares, respiratorias, enfermedades de los órganos de los sentidos y enfermedades digestivas, condiciones perinatales, infeccio-nes respiratorias y enfermedades digestivas.

Por tanto, deberíamos establecer prioridades en I+D de innovaciones terapéuticas en base a:

●● Medicamentos para tratar afecciones para las cuales existen pocos o ningún trata-miento efectivo o donde los medicamentos disponibles son de eficacia o efectividad muy limitada. Entre éstas, destacan las enfermedades raras que sin duda son un im-portante problema de salud pública con altas necesidades no satisfechas. No solo es necesaria la innovación en este área sino que los pacientes no tienen acceso universal a los nuevos medicamentos, ya que además de lagunas terapéuticas existen dificul-tades para tomar decisiones de precio y reembolso en enfermedades raras. Hasta ahora, ha habido poco consenso sobre los criterios de evaluación, la perspectiva o el proceso de evaluación más apropiado.

●● Medicamentos que todavía no se han desarrollado, pero que son necesarios para enfermedades y afecciones que se convertirán en importantes problemas de salud pública tanto en Europa como en el resto del mundo (enfermedades y afecciones aso-ciadas con el envejecimiento, como enfermedades del corazón, apoplejía, cáncer, dia-betes, osteoartritis, lumbago, pérdida de audición y Alzheimer).

●● Medicamentos necesarios para grupos/situaciones especiales de pacientes; como ancianos, niños, mujeres embarazadas, etc.

En la tabla 2.4 se muestran los medicamentos aprobados por la Agencia Europea del Medi-camento (EMA) durante 2016 que fueron innovaciones terapéuticas, en la figura 2.5 las solici-

Viene de la página anterior

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tudes de asesoramiento técnico por parte de industria farmacéutica a la EMA clasificado por área terapéutica (EMA, 2017) y en la figura 2.6 la carga de la enfermedad en Europa occidental. Como se observa, existe poco alineamiento entre las innovaciones reales y la carga de enfer-medad que representan las principales enfermedades que afectan a la población en los países europeos.

TABLA 2.4. NUEVOS MEDICAMENTOS APROBADOS POR LA EMA, 2016

PATOLOGÍA NOMBRE COMERCIAL PRINCIPIO ACTIVO USO TERAPÉUTICO

Cáncer

Alecensa Alectinib Cáncer pulmón células no pequeñas

Darzalex Daratumumab Mieloma múltiple recidiva y refractario

Empliciti Elotuzumab Mieloma múltiple

Ibrance Palbociclib Cáncer mama metastásico HER2

Lartruvo Olaratumab Sarcoma de tejidos blandos

Lonsurf Trifluridina/Tipiracilo Cáncer colorrectal metastásico

Ninlaro Ixazomib Mieloma múltiple

Venclyxto Venetoclax Leucemia linfocítica crónica

Infecciones

Epclusa Sofosbuvir/Velpatasir Hepatitis C

Zavicefta Ceftazidime/Avibactam Antiinfeccioso intraabdominal, tractourinario, neumonía adquirida

Zepatier Elbasvir/Grazoprevir Hepatitis C

Zinplava Bezlotoxumab Infección por clostridium difficile

Cardiovascular Uptravi Selexipag Hipertensión arterial pulmonar

ReumatologíaOlumiant Baricitinib Artritis reumatoide

Truberzi Eluxadoline Síndrome de intestino irritable

Metabolismo Galafold Migalastat Enfermedad de Fabry (déficit de galactosidasa)

Hematología

Afstyla Lonoctocog alfa Tratamiento hemofilia A

Alprolix Eftrenonacog alfa Tratamiento hemofilia B

Idelvion Albutrepenonacog alfa Tratamiento hemofilia B

Zalmoxis Celulas T modificadas Trasplante de células hematopoyéticas

HepatologíaGastroentero-logía

Ocaliva Obeticholic Acid Colangitis primaria

Neurología Ongentys Opicapone Terapia adyuvante Sindrome de Parkinson

Neumología /Alergia Cinqaero Reslizumab Asma eosinofílica

Endocrinología Parsabiv Etelcalcetida Hiperparatiroidismo secundario

Inmunología Strimvelis Celulas CD34+ Inmunodeficiencia combinada grave

Dermatología Taltz Ixekizumab Psoriasis en placa

Fuente: elaboración propia a partir de EMA, 2017.

Hay otros factores que no son especialmente innovo-dependientes, como por ejemplo la polipill en los pacientes ancianos, que requieren a menudo de medicamentos para múltiples enfermedades crónicas, pero la investigación y las pautas de tratamiento tienden más a la

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enfermedad que a estar centrados en el paciente. O medicamentos que no requieran alma-cenamiento en frío, como la insulina estable al calor y la oxitocina para el parto. Esto pro-porcionaría un importante beneficio a los servicios de salud en países que no tienen acceso constante a la refrigeración.

FIGURA 2.5. SOLICITUDES DE ASESORAMIENTO TÉCNICO A LA EMA, 2016

225

Varios

Digestivo y m

etabolismo

Antineoplásicos e inmunomoduladores

Sangre y órganos hematopoyéticos

Sistema cardiovascular

Dermatológicos

Antiinfecciosos uso sistemático

Genitourinarios y hormonas sexuales

Musculoesquelético

Sistema nervioso

Sistema respiratorio

Órganos sensoriales

Hormonales sistémicas

36 41

14 12

49

1022

76

25 3014 14

Fuente: elaboración propia a partir de EMA, 2017.

Otros factores adicionales que repercuten en la innovación farmacológica, podrían ser los siguientes (Wirtz, 2015):

●● Innovar y optimizar los sistemas reguladores para la autorización en el mercado.

●● Adoptar políticas efectivas de fijación de precios y reembolso para crear incentivos y aprovechar los registros de salud electrónicos existentes para obtener datos valiosos para mejorar la seguridad y efectividad de los medicamentos (nuevos y existentes).

●● Concesión de licencias adaptativas (pueden requerirse múltiples autorizaciones de mercado y decisiones de reembolso a lo largo del tiempo en lugar de una única deci-sión en un momento dado).

●● Precios basados en valores (resultados) que pueden cambiar el acceso a los nuevos medicamentos y los incentivos para ellos.

●● Para seguir desarrollando la fijación de precios basada en el valor y la concesión de licencias adaptativas, es necesario desarrollar nuevos métodos para la generación de evidencias, la evaluación del beneficio/riesgo y el diálogo con el regulador.

●● La necesidad de una participación significativa de los pacientes y los ciudadanos en la innovación farmacéutica y el acceso.

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Debemos asegurarnos que la industria desarrolle medicamentos seguros, efectivos, asequi-bles y adecuados para satisfacer las futuras necesidades de salud.

FIGURA 2.6. CARGA DE LA ENFERMEDAD, MEDIDA EN DALYs POR 100.000 HABITANTES EN EUROPA, 2016

n VIH/SIDA y Tuberculosisn Diarrea, infecc. Vías bajas y otrasn Enf. Neonatalesn Deficiencias nutricionalesn Enf. Cardiovasculares

n Neoplasiasn Enf. Crónicas respiratoriasn Cirrosis y enf. Hepáticasn Enf. Digestivasn Enf. Neurológicas

n Enf. Mentalesn Diabetesn Enf. Musculoesqueléticas

K= 1.000

Años

de

vida

ajus

tado

s po

r dis

capa

cida

d po

r 100

.000

(en

K)

25

20

15

10

5

0

Austria

AlemaniaBélgica

DinamarcaEspaña

FinlandiaFrancia

GreciaHolanda

Irlanda

IslandiaItalia

LuxemburgoNoruega

Portugal

Reino UnidoSuecia

Suiza

Fuente: elaboración propia a partir de Institute for Health Metrics and Evaluation (IHME), 2017.

2.5. HERRAMIENTAS PARA MEDIR LA INNOVACIÓN

El aumento de la tasa de investigación biomédica que es relevante para la innovación clínica ha sido una preocupación cada vez mayor entre investigadores y políticos. En respuesta, algunos de estos actores han promovido recientemente enfoques variados que denominan investigación translacional y medicina traduccional. Sus partidarios sostienen que la pro-ductividad de los sistemas de innovación biomédica puede ser reforzada mediante (Vigno-la-Gagné et al., 2013):

●● La extensión de colaboraciones de desarrollo a gran escala;

●● El fortalecimiento de las plataformas experimentales clínicas;

●● La capacitación y apoyo de capital humano dedicado a investigación y desarrollo;

●● Lograr una mayor coordinación colectiva de los equipos de investigación.

DALYs: años de vida ajustados por discapacidad (años potenciales de vida perdidos + años vividos con discapacidad)

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Una innovación médica solo tiene sentido si aporta valor social, por lo que ahora cabría pregun-tarnos: ¿cuál es el valor social de la innovación?, ¿cómo medirlo?

Para promover de manera efectiva los objetivos sociales deberíamos tener claro como so-ciedad cuáles son esos objetivos socialmente deseables a alcanzar, esto incluiría también a nuestros políticos. Si bien estaremos de acuerdo en que los objetivos adecuados en política sanitaria deberían ser maximizar el valor social neto de las actividades en el cuidado de la sa-lud, hay autores que abogan solo por conocer los gastos derivados de la atención sanitaria, mientras que para otros esta cuantía debe ser traducida en el valor por euro gastado (como hemos visto anteriormente).

El valor social de la atención de la salud sería la diferencia entre el valor social de las mejoras sanitarias debidas a la atención (beneficios sociales) y el coste social de proporcionar esa aten-ción. De manera que pueden existir innovaciones con un valor social positivo (socialmente de-seables) y actividades con un valor social negativo (aquéllas que no valen sus costes sociales) como reductoras de valor o socialmente indeseables. Es evidente que para obtener el beneficio social de la innovación hay que invertir, lo cual a menudo incrementará los costes sociales actuales. También ocurre que el valor de la actividad innovadora en términos incrementales, di-fícilmente se observa, porque nuestro sistema sanitario es demasiado complicado para lograr una asignación totalmente óptima de los recursos sanitarios (cualquiera que sea el objetivo social). Además, los efectos de la innovación en salud son inciertos y suponemos que las eva-luaciones del valor social se basan en los valores esperados, dada la información disponible en el momento de las evaluaciones. Por tanto, los resultados de salud y costes asociados ocurren en diferentes momentos, lo que hace que al comparar haya que descontar el valor presente.

Una forma homogénea de medir los resultados en salud, tal vez la más aceptada internacio-nalmente, es a través de la agregación de los años de vida ganados ajustados por calidad (AVAC). Esto implica que el beneficio social puede ser obtenido por diferentes personas por igual, independientemente de sus condicionantes socio-demográficos (ingresos, riqueza, estado de salud, etc.). Para conocer el valor social de la innovación existen desde la farma-coeconomía dos herramientas fundamentales: el beneficio neto sanitario y el beneficio neto monetario, conociendo nuestra disponibilidad a pagar por un AVAC, ambas nos pueden indi-car a priori si debemos adoptar o no la innovación (Tabla 2.5).

TABLA 2.5. VALOR SOCIAL NETO DE LA INNOVACIÓN FRENTE A LA ALTERNATIVA

COSTE INCREMENTAL AVAC INCREMENTAL BENEFICIO NETO DEL TRATAMIENTO

POLÍTICA SANITARIA A IMPLEMENTAR

C = 1000 um

X = 0,1 (DAP*X – C) > 0 Incrementar el uso

Y = 0,04 (DAP*Y – C) < 0 Disminuir el uso

Z = -0,001 (DAP*Z – C) < 0 Disminuir el uso

Nota: Disposición a Pagar= 20.000€/AVAC. um: unidad monetaria. DAP* Disposición a Pagar.

Fuente: elaboración propia.

No obstante, la valoración y evaluación de las nuevas tecnologías médicas es un debate de prioridades políticas, especificidades del sistema de salud y expectativas de la sociedad. Por tanto, si queremos incluir los tres apartados en la toma de decisiones, además de la evalua-ción económica y del análisis de impacto presupuestario, los estudios de carga socio-econó-

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mica de las enfermedades en el individuo y en la sociedad, son los criterios fundamentales para realizar una correcta política sanitaria, como hemos visto en el apartado anterior.

La evaluación económica y el impacto presupuestario describen la tecnología sanitaria y su uso y aplicación, mientras que la carga socioeconómica de la enfermedad es la que ilustra las consecuencias presupuestarias directas de las enfermedades en la salud y los costes sociales asociados con las pérdidas de productividad del paciente y/o del cuidador (Angelis et al., 2015).

El conocimiento exacto de la carga socioeconómica es esencial para formular y priorizar las políticas y tecnologías sanitarias, así como para asignar los recursos de acuerdo con las restricciones presupuestarias y lograr la eficiencia de la política sanitaria. Así, los Análisis de Decisión Multi-Criterio (ADMC) resultan un método útil para ayudar a la toma de decisiones, priorizando recursos (económicos y sanitarios) con criterios explícitos.

Mediante la medición y comparación de la carga socioeconómica de diferentes enfermeda-des en la sociedad, las autoridades sanitarias y los contribuyentes podrían beneficiarse en la optimización del establecimiento de prioridades y la asignación de recursos.

FIGURA 2.7. CARGA DE LA ENFERMEDAD, MEDIDA EN DALYs, ESPAÑA 2000-2016

CLASIFICACION EN EL AÑO 2000 CLASIFICACIÓN EN EL AÑO 2016

1 Enfermedad isquémica del corazón 1 Dolor lumbar y dolor de cuello 2 Dolor lumbar y dolor de cuello 2 Enfermedad isquémica del corazón 3 Enfermedad cerebrovascular 3 Alzheimer 4 Alzheimer 4 Enfermedades de los órganos sensoriales 5 Cáncer de pulmón 5 Cáncer de pulmón 6 Accident es de tráfico 6 Migraña 7 Enfermedades de los órganos sensoriales 7 Enfermedad cerebrovascular 8 Migraña 8 Enfermedades cutáneas 9 Enfermedades cutáneas 9 Trastornos depresivos 10 EPOC (Enfermedad Pulmonar Obstructiva Crónica) 10 EPOC (Enfermedad Pulmonar Obstructiva Crónica)

11 Trastornos depresivos 11 Caídas 12 Diabetes 12 Diabetes 13 Caídas 13 Cáncer colorrectal 14 Cáncer colorrectal 14 Trastornos de ansiedad 15 Trastornos de ansiedad 15 Otras enf. Cardiovasculares 16 Otras enf. Cardiovasculares 16 Accidentes de tráfico 17 Cáncer de mama 17 Trastornos bucales 18 Trastornos bucales 18 Enfermedad renal crónica 19 Enfermedad renal crónica 19 Otras enf. Musculoesqueléticas 20 Autolesiones 20 Cáncer de mama 21 Otras enf. Musculoesqueléticas 21 Osteoartritis 22 Trastornos por consumo de drogas 22 Asma 23 Cáncer de estómago 23 Autolesiones 24 Asma 24 Cáncer de estómago 25 Osteoartritis 25 Trastornos por consumo de drogas

n Enfermededades no infecciosas n Lesiones

Fuente: elaborado a partir de Institute for Health Metrics and Evaluation (IHME), 2017.

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Los datos sobre la carga de la enfermedad, eficiencia e impacto presupuestario deben ac-tualizarse para comprender la economía de las enfermedades y sus cambiantes estructuras de costes. Esto permitirá a los responsables políticos comprender mejor los factores que inciden en los gastos relacionados con las enfermedades y permitirá también una mejor distribución de los recursos, informada en necesidades de salud no satisfechas y desigual-dades en salud (Figura 2.7).

En un futuro, casi presente, las presiones sobre los sistemas de salud provendrán del enveje-cimiento de la población y de las nuevas tecnologías. Estos últimos prometen mejores y más tempranos diagnósticos y una mayor gama de opciones de tratamiento, pero también tienen un elevado coste. Se pueden obtener los cambios, pero sólo si el sistema de salud europeo se vuelve más eficiente al canalizar los recursos allí donde los resultados de salud tienen el mayor impacto. En particular, un nuevo giro hacia la atención primaria puede ayudar a pro-mover una atención más integrada y centrada en el paciente (OECD/EU, 2016).

2.6. POLÍTICAS DE FOMENTO DE LA INNOVACIÓN

Las políticas de fomento de la innovación a menudo se han centrado en fortalecer los incenti-vos de las empresas que desarrollan y venden nuevos productos ofreciéndoles derechos lucra-tivos para excluir a los competidores del mercado. Los reguladores confían en estas mismas empresas - y en incentivos similares - para desarrollar información sobre los efectos de estos nuevos medicamentos en los pacientes, a pesar de su evidente conflicto de intereses. El re-sultado puede ser un entendimiento distorsionado que conduce al uso excesivo de nuevas tecnologías más costosas.

No todas las posibilidades de reducir el gasto sanitario dependen de una estrategia de recortes. Actualmente, la mayoría de las políticas relacionadas con el medicamento, en nuestro país y otros, se han limitado al empleo de instrumentos de regulación de tipo ma-cro (regulación de precios, sistemas de precios de referencia, acuerdos globales con la industria farmacéutica, regulación de márgenes comerciales en la distribución mayorista y minorista, autorización previa, etc.). Sin embargo, los recientes avances tecnológicos han puesto a los reguladores y financiadores en una posición excelente para desempeñar un papel más importante en la innovación futura para mejorar la asistencia sanitaria y reducir sus costes.

Nos referimos concretamente a los big-data sanitarios (y real world evidence). Las compa-ñías de seguros y los proveedores de servicios de salud tienen la custodia de datos sobre la provisión de servicios de salud y de resultados, que pueden proporcionar información muy valiosa sobre los verdaderos efectos de un tratamiento médico sin la necesidad de realizar costosos ensayos clínicos. Así, la innovación en el lado de la demanda por parte de los proveedores de atención sanitaria tiene un tremendo potencial para mejorar la ca-lidad de la atención sanitaria y reducir sus costos. Los reguladores/financiadores tienen acceso a los datos de salud de millones de pacientes, lo que da la oportunidad de desarro-llar nueva información sobre la toxicidad de los medicamentos, efectividad comparativa (no eficacia), medicamentos más precisos (dianas terapéuticas), y realizar otras formas de innovación.

Pero alentar la innovación en el lado de la demanda puede requerir herramientas políticas muy diferentes a las utilizadas habitualmente para motivar a las empresas a desarrollar nuevos pro-

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ductos, por tanto, también innovaciones en el lado de los reguladores/financiadores ayudarán a mejorar no solo la eficiencia sino también a obtener mejoras importantes en resultados en salud.

A pesar de que el regulador/pagador/financiador (tanto público como privado) se enfrenta con-tinuamente a lagunas de conocimiento respecto a la eficacia y seguridad de los nuevos me-dicamentos (variables subrogadas, comparación con placebo, horizonte temporal…), además del coste oportunidad que en un contexto de recursos limitados puede suponer administrar un fármaco a un paciente que no le va a aportar valor terapéutico adicional (por tanto, inefectivo), en nuestro país se han empleado distintas fórmulas de gestión alternativas: tarifa plana, acuer-do precio-volumen, techo de gasto, silos de patologías (con financiación finalista –hepatitis C-), y se ha postergado otras como la evaluación económica, que es la gran ausente en la finan-ciación y fijación de precio (umbral básico coste-efectividad “ponderado” por diversos factores -innovación, carga de la enfermedad, consideraciones de equidad-).

Así, uno de los desafíos regulatorios más importantes en nuestro país es convertir un modelo de autorización binario (se aprueba/no se aprueba) en un proceso de aprobación adaptativo continuo, y financiar en base a la efectividad comparada (eficacia incremental). Esta medida podría ser de ámbito supranacional siempre que los comparadores fueran los relevantes para este país y las medidas de resultado adecuadas y lo más alejadas posible de medidas intermedias y subrogadas para las que no se haya establecido de forma adecuada la relación de causalidad con los resultados en salud (Puig-Junoy y Oliva, 2017).

Equiparar el beneficio de un fármaco con su eficacia atribuible y asignar un precio puede ser catastrófico para un sistema público encargado de evaluar el valor real de una innovación, sobre todo cuando sabemos que estamos en una situación de información asimétrica en el caso de los medicamentos nuevos.

Por ello, desde hace tiempo se está implantado en algunas Comunidades Autónomas (sobre todo a nivel hospitalario) una nueva forma de retribuir (financiar) los nuevos medicamentos en función de los resultados obtenidos (sobre todo en los de alto impacto presupuestario). De esta manera, una política farmacéutica deseable debería corresponsabilizar a la industria en la sostenibilidad del gasto y en los resultados en salud (Puig-Junoy y Meneu, 2005), es decir, hay que profundizar en los acuerdos de riesgo compartido, y no en los acuerdos de tipo financiero, sino ligados a resultados (como el “no cura, no se paga”). Por tanto, habría que retribuir la innovación según el valor que aporta a los pacientes.

Pero aquí la pregunta es múltiple: ¿qué tipo de innovación se debe financiar, quién debe finan-ciarla y cuánto dinero se está dispuesto a pagar para financiarla?

2.6.1. De la regulación de precios a la regulación de resultados en salud. Los Acuerdos de Riesgo Compartido como caso de estudio

Los procesos de transferencia de riesgo se pueden enmarcar dentro de las políticas impul-sadas por los reguladores como reacción al crecimiento del gasto sanitario por encima del crecimiento de la riqueza nacional, basándonos en que la regulación mediante precios y co-pagos se ha mostrado insuficiente, además de que, si la presión continúa sobre los precios, ¿cómo se estimula la verdadera innovación?

Los Acuerdos de Riesgo Compartido (ARC) son un acuerdo entre una compañía y un pro-veedor de servicios/financiador/pagador que permite el acceso a una tecnología bajo unas

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condiciones previamente especificadas (Klemp et al., 2011). Estos acuerdos responden en general a cómo mejorar la eficiencia de nuevos avances en terapéutica. Si el pago viene condicionado por los resultados de salud que el medicamento proporciona (es decir, si solo financiamos/reembolsamos aquellos medicamentos que mejoran la salud de la población según unos indicadores de salud previamente determinados), el medicamento como herra-mienta sanitaria será más eficiente.

Pero los ARC también responden a nuevas cuestiones como, ¿están capacitados los vigen-tes sistemas de precio y reembolso de medicamentos para hacer frente a (por ejemplo) las siguientes situaciones?

●● Medicamentos con múltiples indicaciones y diferente valor en cada una de ellas.

●● Medicamentos y tecnologías sanitarias que se administran en combinación con otros, aumentando su valor, pero también su coste de tratamiento.

●● Medicamentos con diferente valor para distintos pacientes, aún en la misma indicación.

Las estrategias de acuerdos de riesgo compartido son herramientas que permiten compen-sar los dilemas que pueden existir acerca de la eficacia de un producto innovador (efectivi-dad real en la práctica clínica) y son especialmente útiles cuando existen dudas en torno al gasto que implica un nuevo tratamiento y cómo es de coste-efectivo respecto a las terapias existentes.

De forma general, en muchos países se han comenzado a elaborar diversas propuestas que podríamos resumir en las siguientes categorías:

●● Acuerdos para minimizar el impacto presupuestario (cuando hay preocupación sobre si la entrada de una nueva tecnología puede tener un impacto presupuestario mayor de lo asumible).

●● Acuerdos para minimizar la incertidumbre en el uso/utilización (en el caso de medica-mentos, por ejemplo, pretende evitar los usos fuera de indicación).

●● Acuerdos para minimizar la incertidumbre en los resultados (clínicos o de coste-efec-tividad) del tratamiento en la práctica clínica real.

El tipo de acuerdo a subscribir (cuando se da alguna de estas incertidumbres) va a variar dependiendo de estas categorías. Por ejemplo, para la primera categoría se recomiendan medidas que suavicen el impacto presupuestario (reducciones de precio, descuentos por volumen de ventas, techos de gasto, etc.). Para la segunda se incluiría los acuerdos con li-mitaciones de utilización (acuerdos de cobertura condicionada por la evidencia) para evitar el uso inadecuado (por ejemplo, con un acuerdo encaminado a favorecer un uso correcto y condicionado al tratamiento en un paciente individual a que éste alcance unas determina-das “metas” clínicas). Para la tercera categoría, se necesitan o bien condiciones especiales de acceso según los resultados clínicos o coste-efectividad (lo cual constituiría un riesgo compartido). En la figura 2.8 se muestra un esquema de los posibles acuerdos de riesgo compartido entre laboratorios farmacéuticos y financiadores, basados en los tipos de re-sultados deseados.

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FIGURA 2.8. ACUERDOS BASADOS EN RESULTADOS ENTRE FINANCIADORES E INDUSTRIA

TIPOLOGÍA DE LOS ACUERDOS DE RIESGO COMPARTIDO

Acuerdos basados en resultados financieros Acuerdos basados en resultados clínicos o de salud

Nivel poblacional

Cuotas de mercado

Precio volumen

Industria farmacéutica

financia el inicio del tratamiento

Límite de uso

Niviel individual (paciente)

Reembolso o cobertura condicional

Reembolso vinculado a resultados

Resultados clínicos finales

Resultados intermedios (v.subrogadas)

Garantía de esquema o proceso del cuidado

Garantía de resultados

Continuación de tratamiento condicionada

Cobertura condicionada a generación de evidencia

Estudios experimentales

Estudios observacionales

Fuente: elaboración propia a partir de Carlson et al., 2010.

En la tabla 2.6. se muestra cómo los acuerdos de riesgo compartido tienen ventajas y limi-taciones para cada uno de los agentes del sistema.

TABLA 2.6. VENTAJAS, BARRERAS Y DIFICULTADES DE LOS ACUERDOS DE RIESGO COMPARTIDO

FINANCIADORES PROFESIONALES PACIENTES INDUSTRIA FARMACÉUTICA

Vent

ajas

Acceso a la innovación Limitar las incertidumbres del impacto económico Generar incentivos a la utilización coste-efectiva Alienar los incentivos de la industria con los del sistema de salud Generar experiencia y conocimientos sobre resultados

Disponer de alternativas diagnósticas y/o terapéuticas eficaces

Acceso a tratamientos innovadores

Acceder a la financiación de productos innovadores Marco estable para financiar la innovación Obtener información y conocimiento sobre sus productos innovadores en un entorno real Minimizar los costes en ámbitos promocionales

Barre

ras

y d

ificu

ltade

s

La generalización de los modelos de pago basados en transferencia de riesgo es un proceso lento. Diseño de un acuerdo micro: caso por caso. Válido para algunos casos, pero difícilmente generalizable para todos los productos (tecnología y/o medicamento)Elevada complejidad técnica del acuerdo de riesgo compartido: disponibilidad de sistemas de información, confidencialidad de datos y transparenciaNegociación entre financiador y compañía generalmente larga y con acuerdos legales extensos Dificultad en la definición de “desempeño”, tanto en su medición como en el seguimiento


En los países europeos se están utilizando una amplia variedad de instrumentos para abor-dar la incertidumbre derivada de la falta de información sobre el impacto presupuestario, la

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rentabilidad y el uso en la práctica clínica real y en el acceso. A pesar del número de acuerdos aplicados, existe poca información sobre el impacto de estos sistemas y si cumplen sus objetivos (aunque en algunos casos se ha hecho transparente: Multiple sclerosis risk sharing scheme: a costly failure BMJ 2010).

Además, la escasa cantidad de información disponible en el dominio público está obstacu-lizando el aprendizaje a través de los países que lo aplican y la capacidad de los pacientes de participar en el proceso. En la figura 2.9, se muestran los acuerdos de riesgo compartido aplicados en Europa desde 2009 hasta 2012 (Ferrario y Kanavos, 2013) según los objetivos que desean alcanzar.

FIGURA 2.9. DISTRIBUCIÓN DE LOS ACUERDOS DE RIESGO COMPARTIDO APLICADOS EN EUROPA, 2009-2012

IP+CE+Uso1,8

CE+Uso0,4

IP+CE15,2

Uso7,4

IP+Uso26

CE18,6

IP30,5

IP= Impacto presupuestarioCE= Incertidumbre relación Coste/EfectividadUso= Monitorizar el uso en práctica clínica

Fuente: elaboración propia a partir de Ferrario y Kanavos, 2013.

En un estudio sobre los distintos esquemas de acceso (Managed Entry Agreements - MEAs-) a nuevos fármacos comparando Reino Unido, Italia y España, los autores (Tolley y Palazzolo, 2014) encontraron que, de un total de 95 acuerdos, el 56% fueron para medicamentos oncoló-gicos, el 12% para medicamentos del sistema musculoesquelético, el 10% para medicamentos oftalmológicos y el 7% para otras áreas terapéuticas. La mayoría de acuerdos de acceso que se adjudicaron en el Reino Unido no estaban basados en resultados (76%). En Italia y España, todos los acuerdos se basaron en resultados, con Italia centrada exclusivamente en acuerdos de riesgo compartido.

Los ARC pueden resultar muy positivos, pues pueden servir para permitir el acceso de los pacientes a los medicamentos innovadores otorgando una adecuada compensación del esfuerzo innovador y garantizando la sostenibilidad del sistema de salud. Por otra parte, a tenor de la experiencia en los últimos años con ARC y los real world data “se ha demostrado que el enfoque de la política del medicamento y de la prestación farmacéutica sobre los resultados en salud ha permitido desarrollar buenos y potentes mecanismos de registro de

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tratamientos que a la vez han permitido monitorizar los resultados en salud, compararlos y hacer ‘benchmarking’ para adoptar las mejores prácticas”, como también, “desarrollar un sistema de pago e incentivación basado no simplemente en el producto y la actividad sino en los resultados de salud conseguidos” (Gilabert, 2017).

Los acuerdos de riesgo compartido no deben convertirse en una solución rápida para intro-ducir medicamentos caros, sino integrarse en un proceso de acceso de nuevos medicamen-tos que comienza desde las actividades de investigación de las necesidades, pasando por la previsión, la evaluación de la tecnología sanitaria, la fijación de precios y el reembolso, y la vigilancia de las nuevas tecnologías y medicamentos (efectos adversos graves).

Estos nuevos enfoques en el uso del marco regulador vigente de la Unión Europea para los medicamentos, están diseñados para acelerar el proceso de aprobación y mejorar el acceso oportuno de los pacientes a los nuevos medicamentos. Esto se considera particularmente aplicable en áreas de alta necesidad médica donde es difícil recolectar datos a través de las vías tradicionales y donde grandes ensayos clínicos retrasarían innecesariamente el acceso a pacientes que es poco probable que se beneficien del medicamento. De esta forma, podre-mos reforzar el coste oportunidad en la toma de decisiones, y mejorar la eficiencia conocien-do cuál es el valor añadido que aporta un fármaco en relación con su coste.

2.7. CONCLUSIONES

Como hemos visto a lo largo de este capítulo, la investigación y desarrollo de nuevos medi-camentos progresa adecuadamente, especialmente en patologías del mundo desarrollado, pero aún quedan parcelas de la terapéutica que no están totalmente cubiertas y otras en las que carecemos de auténticas innovaciones que ofrezcan verdaderos beneficios para los pacientes cuando se comparan con las opciones existentes.

La industria y la sociedad en general, tendrían que reconocer que, aunque los medicamentos han sido en muchas ocasiones verdaderos promotores de saltos en la mejora de la esperan-za de vida y en la calidad de vida de las personas, éstos no dejan de ser una herramienta más en lo que se refiere a determinantes en los resultados en salud, cobrando sentido, también a nivel social, las políticas de salud pública.

También hemos explicado cómo el conocimiento exacto de la carga socioeconómica de una enfermedad debería ser esencial para formular y priorizar las políticas de medicamentos y tecnologías sanitarias, así como asignar los recursos de acuerdo con las restricciones presu-puestarias y lograr mayor eficiencia en política sanitaria. En este contexto, el ADMC también puede ser una herramienta metodológica útil de ayuda a la toma de decisiones.

Desde nuestra perspectiva, las políticas sanitarias de “café para todos” deben dejar de ser una máxima y asumir que la verdadera equidad sanitaria se cumplirá cuando ésta afecte a los resultados en salud, no a la equidad en el acceso o a la equidad en el uso, pero para que este cambio de paradigma surta efecto también es necesario la demanda por parte de la sociedad.

Así la regulación de precios basada en los resultados en salud incrementales favorecería las verdaderas innovaciones, y estás por supuesto deben reconocerse y rembolsarse adecua-damente. Aplicar algunas de las nuevas formas de gestión, como los acuerdos de riesgo

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compartido o diferentes esquemas de acceso a los fármacos, a partir de real-world-data puede ayudar a optimizar los resultados en salud y por tanto mejorar la eficiencia de los tra-tamientos farmacológicos y de las tecnologías sanitarias, nuevos o no.

Finalmente, nuestras acciones deben ir encaminadas a garantizar la sostenibilidad de los sistemas sanitarios (largo plazo), maximizando el acceso de los pacientes (eficiencia está-tica) a los fármacos más adecuados para ellos (valor) y hacerlo recompensando adecua-damente la innovación (eficiencia dinámica). Por tanto, valor añadido y resultados en salud son dos elementos fundamentales que conviene incluir en cualquier política sanitaria actual.

Agradecimientos. Los autores agradecen a Francisco Martos Crespo y Ana Montesinos sus comenta-rios a una versión previa de este capítulo.

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3CAPÍTULO

EL ANÁLISIS DE DECISIÓN MULTI-CRITERIO: ¿QUÉ ES Y PARA QUÉ SIRVE?

Jaume Puig-Junoy

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3 EL ANÁLISIS DE DECISIÓN MULTI-CRITERIO: ¿QUÉ ES Y PARA QUÉ SIRVE?

3.1. INTRODUCCIÓN

El objetivo de este capítulo introductorio sobre el Análisis de Decisión Multi-Criterio (ADMC) consiste en presentar los conceptos básicos de su aplicación en las decisiones de evalua-ción y priorización de medicamentos, tecnologías médicas y programas de salud. En primer lugar, se analiza la necesidad de una lógica “multicriterio” comparada con la lógica del análi-sis coste-efectividad y del coste de oportunidad. En segundo lugar, se describe en qué con-siste un ADMC, así como los principales métodos y etapas para la realización de un análisis de este tipo. En tercer lugar, se presenta una ilustración hipotética del uso del ADMC a fin de mostrar las condiciones de un uso apropiado del mismo con cada uno de los tres principales métodos. Finalmente, se concluye revisando el debate conceptual y empírico en el ámbito de la evaluación de tecnologías sanitarias sobre la complementariedad o sustituibilidad entre el análisis coste-efectividad y el ADMC.

3.2. CRITERIOS MÚLTIPLES EN LA TOMA DE DECISIONES SANITARIAS

En los últimos años, varios países de la OCDE han adoptado medidas tendentes a incorpo-rar la evaluación económica (EE) dentro el conjunto de herramientas de evaluación de tec-nologías sanitarias (ETS) que guían las estrategias de cobertura y reembolso de medica-mentos y tecnologías médicas (Auraaen et al., 2016; Angelis et al., 2017). Muchos de ellos, además de la eficacia comparada o incremental y el ratio coste-efectividad incremental (RCEI), requieren y utilizan también estudios de impacto presupuestario que, de entrada, no deben ser interpretados tanto como un conflicto entre las reglas de eficiencia y las presu-puestarias, sino precisamente como la forma de tener en cuenta el coste de oportunidad por parte de los aseguradores. Los umbrales coste-efectividad no se pueden establecer de forma independiente de la disponibilidad presupuestaria en un contexto de maximización de los resultados en salud (Culyer, 2017). La magnitud del impacto presupuestario por sí mismo, sin embargo, no proporciona una buena representación del coste de oportunidad con relación a los beneficios perdidos (McCabe et al., 2007). Así, por ejemplo, el caso de los nuevos agentes orales en el tratamiento de la hepatitis C crónica ha puesto de relieve que el análisis coste-efectividad, en realidad, no tiene en cuenta de forma adecuada el im-pacto presupuestario, ya que centra su atención en tratamientos individuales sin valorar el impacto sobre el conjunto del sistema sanitario (Neumann y Cohen, 2015). Los países de la OCDE han ido adoptando diferentes procesos de decisión en sus respectivas apuestas para insertar la información proveniente de la evaluación económica de tecnologías sani-tarias en la toma de decisiones (Angelis et al., 2017).

Desde la perspectiva social, los conceptos de utilidad terapéutica y grado de innovación de los nuevos medicamentos deben ser referidos al valor social añadido por los mismos con relación a las alternativas de tratamiento disponibles y los costes añadidos que comporten, esto es, a su relación coste-efectividad incremental. La lógica del coste-efectividad incremental puede ser adecuada para las decisiones de cobertura de un determinado tratamiento por las asegu-radoras públicas, del precio que se está dispuesto a pagar por él, y de las situaciones clínicas y grupos de pacientes en los que se recomienda. El análisis coste-efectividad incremental y el establecimiento de un umbral indicativo del coste máximo que se está dispuesto a pagar por “años de vida ajustados por calidad” (AVAC) ganado –como referencia del coste de oportu-nidad- son los elementos esenciales de esta aproximación, que no exige fijar el precio de los nuevos medicamentos en el umbral de la disponibilidad a pagar.

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Jaume Puig-Junoy

En la práctica, los procedimientos de ETS para evaluar y valorar la evidencia clínica difieren en cada país en lo que respecta, por ejemplo, a los niveles de evidencia requerida, a las variables de resultado clínico adoptadas (mortalidad, morbilidad, supervivencia o calidad de vida), o a los criterios para la elección de comparador para evaluar la eficacia comparada o el uso de medidas del beneficio clínico tales como los AVAC o bien escalas discretas de clasificación del valor añadido de las innovaciones. En el mismo sentido, los agentes implicados (ciuda-danos/pacientes, expertos clínicos y económicos, pagadores públicos/reguladores públicos y profesionales sanitarios/instituciones proveedoras/industria) y su papel e influencia en el proceso de evaluación es variable de una agencia de ETS a otra. No es de extrañar que en muchas ocasiones las agencias de ETS lleguen a conclusiones distintas sobre el valor del beneficio clínico de una misma tecnología.

Estas decisiones de las agencias de ETS se enfrentan a algunos problemas comunes, aña-didos a las controversias más específicas sobre el papel y los detalles de la aplicación de las técnicas de evaluación económica, entre las que destacan dos: la disponibilidad de evidencia limitada en el momento de llevar a cabo la evaluación y las dificultades para establecer y fun-damentar un umbral coste-efectividad por encima del cual se considera que las innovaciones no son coste-efectivas (Auraaen et al., 2016).

Aunque el coste-efectividad es ampliamente reconocido como un elemento necesario para guiar la toma de decisiones con recursos limitados, ninguna de las agencias de ETS que tienen en cuenta la evaluación económica utilizan como única métrica el RCEI. Esta práctica reco-noce que el criterio de la eficiencia/coste de oportunidad es una condición necesaria pero no suficiente para guiar la asignación de recursos sanitarios y la necesidad de considerar efectos distributivos sobre costes y resultados. Desde el punto de vista conceptual, la inmensa mayo-ría de las evaluaciones económicas que se realizan ni incorporan criterios de equidad (un año de vida o un AVAC se valoran con independencia de la enfermedad, de la edad y del grupo de pacientes), ni pretenden ser, al menos desde un enfoque extra-welfarista, el único criterio de decisión con una métrica basada únicamente en el RCEI. La propia lógica del uso del coste por AVAC descansa en teorías extra-welfaristas y este propio enfoque es el que proporciona bases teóricas para la inclusión de otros criterios en el ADMC (Culyer, 1991; Garau y Devlin, 2017). La principal justificación, más allá de las limitaciones específicas del AVAC -que no procede revi-sar con detalle aquí- (Angelis y Kanavos, 2016; Nord, 2017), es que el RCEI corresponde sólo al criterio de eficiencia (Devlin y Sussex, 2011; Drummond et al., 2015).

La lógica del coste-efectividad implica priorizar no sólo según efectividad sino según el ba-lance entre los costes y los resultados en salud comparados de una intervención frente a su mejor alternativa, pero no implica ni un único umbral (véase, por ejemplo, el caso de los criterios para tratamientos al final de la vida o para enfermedades raras), ni implica que el umbral coste-efectividad sea el único criterio de priorización (Culyer, 2017; Neumann y Co-hen, 2015). Así pues, la decisión de cobertura o financiación de un tratamiento con un RCEI superior al umbral podría ser interpretado en este contexto como una medida del coste de oportunidad de tener en cuenta los “otros” factores en la toma de decisiones además del coste-efectividad.

En la práctica, las decisiones de asignación de recursos sanitarios de las ETS tienen en cuen-ta, además de la eficacia y seguridad comparadas, el RCEI y el impacto presupuestario, cinco grupos de “otros” factores: a) la incidencia, prevalencia y severidad de la enfermedad; b) el

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grupo de población afectada; c) la disponibilidad de alternativas terapéuticas; d) la calidad de la evidencia disponible; y e) el grado de innovación tecnológica (Devlin y Sussex, 2011; Regier y Peacok, 2017; Garau y Devlin, 2017). Esta lista de factores pude ser algo más extensa en determinadas áreas terapéuticas, por ejemplo, en el caso de los medicamentos huérfanos (Paulden et al., 2014) y además es bastante variable entre países, e incluso entre decisores.

Una revisión internacional de la literatura para 11 países sobre criterios de priorización de tecnologías los agrupa en tres grandes grupos de principios: a) necesidad, adecuación y beneficios clínicos; b) eficiencia (incluyendo coste-efectividad); y, c) igualdad, solidaridad y otros valores éticos o sociales (Golan et al., 2011). En la tabla 3.1 se presenta la enumeración de principios de asignación y los criterios que se asocian a ellos según esta revisión de la literatura.

La toma de decisiones, sea cual sea el nivel de asignación de recursos, requiere priorizar y ponderar estos criterios de forma que se establecen relaciones de intercambio implícitas en-tre los mismos. Por ejemplo, el sistema sanitario holandés utiliza cuatro criterios de prioriza-ción en un proceso de decisión bastante complejo: la atención debe ser necesaria, efectiva y eficiente, y no se puede dejar en manos de la responsabilidad individual (Stolk y Poley, 2005). Francia clasifica las innovaciones farmacológicas en tres niveles: esencial, importante y co-modidad de administración, asociando a estas categorías una financiación pública del 100%, 65% y 35%, respectivamente (Sandier et al., 2004).

TABLA 3.1. PRINCIPALES CRITERIOS Y “OTRAS” CONSIDERACIONES USADAS INTERNACIONALMENTE PARA PRIORIZAR NUEVAS TECNOLOGÍAS SANITARIAS

PRINCIPIOS DE ASIGNACIÓN JUSTA CRITERIO

NecesidadGeneral Gravedad de la enfermedad Alternativas disponibles

Oportunidad Eficacia y seguridad Efectividad

Beneficios clínicos

General Efecto sobre la mortalidad (vidas salvadas) Efecto sobre la longevidad Efecto sobre la calidad de vida relacionada con la salud

EficienciaCoste-efectividad/beneficio Impacto presupuestario Coste

IgualdadGeneral Acceso al servicio Asequibilidad para el individuo

Solidaridad

Otros valores éticos o socialesAutonomíaValor para la salud pública Impacto sobre futuras generaciones

OTRAS CONSIDERACIONESCalidad de la evidencia clínica y económica

Otras consideraciones Cuestiones estratégicas, consistencia con decisiones previas y precedentes

Fuente: Golan et al., 2011.

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Una conclusión pragmática y ampliamente compartida por la práctica observada en las agen-cias de ETS, sin entrar aquí en consideraciones sobre sus fundamentos teóricos, no es si se deben tener en cuenta múltiples criterios sino más bien cómo éstos deben ser tenidos en cuen-ta con transparencia, consistencia y sin omisión de información relevante. En este sentido, por ejemplo, cuando una agencia de ETS afirma que en sus decisiones se consideran otros fac-tores además del coste-efectividad, lejos de dar por resuelto el problema decisional, aparecen inmediatamente dudas sobre la forma de aplicación de esta lógica multicriterio.

Alejarse de la lógica única del coste-efectividad o del coste de oportunidad en la dirección de la lógica multicriterio, lejos de resolver el problema, hace imprescindible dar respuesta adecuada a la necesidad de ser explícito sobre los otros factores que influyen las decisio-nes: requiere mejorar la transparencia y rendición de cuentas del proceso de toma decisio-nes; mejorar la consistencia del proceso; tener en cuenta las preferencias de los distintos agentes sociales implicados en la toma de decisiones y dar señales precisas a la industria sobre los aspectos de la innovación que se valoran (Devlin y Sussex, 2011; Angelis y Kana-vos, 2016). A título de ejemplo, en muchos procesos de toma de decisiones multicriterio no queda claro cuál es la forma de incorporar los otros factores en la toma de decisiones: a) el peso asignado a cada uno de estos factores y de qué forma se compensan entre ellos y respecto del RCEI; b) si el efecto sobre la decisión es de carácter aditivo o multiplicativo; y, c) si la lista de criterios explicitados, cuando existe una lista explícita, es o no exhaustiva (Devlin y Sussex, 2011). Por ejemplo, en el caso de Inglaterra y Gales, cuando se analizan de forma retrospectiva las decisiones adoptadas por el National Institute for Health and Cli-nical Excellence (NICE) en el período 2004-2009 se observa una asociación significativa en-tre las recomendaciones de esta agencia y cuatro variables: a) la evidencia de superioridad clínica de la variable primaria de resultado en los ensayos clínicos; b) el ratio coste-efecti-vidad (RCEI); c) el número de medicamentos incluidos en la misma valoración; y d) el año de la valoración (Cerri et al., 2013). En Australia, la revisión retrospectiva de las decisiones adoptadas entre 1993 y 2009 (n=425) por el Pharmaceutical Benefits Advisory Committee (PBAC) pone de relieve que un aumento de 10.000$ en el coste por AVAC reduce la media de la probabilidad de financiación pública del 37 al 33%, pero si se trata de un tratamiento para una enfermedad que pone en peligro la vida y que no tiene alternativas efectivas, entonces estas dos condiciones juntas se valoran como equivalentes a un aumento de 46.000$ en el coste por AVAC (Harris et al., 2015). Contrariamente a lo que han afirmado algunos autores (Drummond et al., 2007) para el caso de las enfermedades crónicas, no parece cierto que las experiencias reales de ETS se basen en la aplicación de un criterio puro de eficiencia de forma única (Laupacis, 2009).

La profusión reciente de escalas de medida del valor de la innovación de los nuevos medi-camentos (“innovómetros”), muy posiblemente como respuesta a las propuestas de fijación de precios basados en el valor y a los elevados precios de las innovaciones tecnológicas (Neumann y Cohen, 2015; Walton et al., 2016; Zaragozá y Cuéllar, 2017; Angelis y Kanavos, 2017), especialmente en el campo de la oncología, es un buen ejemplo de los riesgos del uso inadecuado de procesos de decisión multicriterio. El uso no sistemático y ad hoc de dimen-siones de valor y la falta de transparencia en los juicios y preferencias sobre el valor puede conducir a menudo a inconsistencias y arbitrariedad en el proceso de valoración de estas escalas (Angelis y Kanavos, 2016). Las simples comparaciones de algunas de estas escalas de valor de la innovación ponen de relieve que no existe consenso sobre los criterios que se deben tener en cuenta y que emplean diferentes estrategias para ponderar los criterios y

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calcular una puntuación global. La simple suma de puntuaciones del valor de cada criterio no da lugar a una puntuación global coherente y consistente con las preferencias de los agentes (Neumann y Cohen, 2015). Asimismo, en la mayoría de los casos, estas escalas carecen de cualquier fundamento teórico de la medida del valor, lo cual requeriría entre otras cosas de “la estimación de la tasa a la cual los agentes implicados están dispuestos a compensar un atributo de salud por otro” (Walton et al., 2016). Todas estas limitaciones y críticas afectan de forma directa, por ejemplo, a la escala cuantitativa de valor de la innovación de los nuevos medicamentos propuesta recientemente para España por un grupo de trabajo liderado por el Ministerio de Sanidad, Servicios Sociales e Igualdad (Zaragozá y Cuéllar, 2017).

La dificultad de la toma de decisiones reside en la multiplicidad de criterios para evaluar las alternativas, con objetivos que pueden entrar en contradicción y con diferentes grupos de agentes implicados en la toma de decisiones con preferencias distintas. Los métodos tradicionales de ADMC constituyen una herramienta al servicio de este tipo de decisiones, proporcionando un método formalizado de ayuda a la toma de decisiones multicriterio que proceden de los modelos de investigación operativa (Belton y Stewart, 2002). En este senti-do, la necesidad del ADMC en la ETS, a pesar de lo que afirman algunos autores (Angelis y Kanavos, 2016), no se sostiene como alternativa sustitutiva de la lógica única del coste-efec-tividad o del coste de oportunidad - que casi nunca ha sido propuesta única lógica por la literatura económica ni empleada de modo único por las agencias-, sino como instrumento para poner orden (transparencia, consistencia y ser comprehensivo) de una forma explícita en las decisiones multicriterio (Belton y Stewart, 2002; Thokala y Duenas, 2012; Drummond et al., 2015; Regier y Peacok, 2017). El ADMC es un conjunto de técnicas de ayuda a los pro-cesos deliberativos de toma de decisiones multicriterio, es decir, un instrumento de soporte sin valor prescriptivo que no reemplaza la toma de decisiones.

Aunque la aplicación del ADMC a las decisiones sanitarias es relativamente reciente (Devlin y Sussex, 2011; Marsh et al., 2014; Adunlin et al., 2014; Wahlster et al, 2015; Thokala et al., 2016), estos métodos han sido utilizados ampliamente durante las últimas décadas tanto en el sector público como en el sector privado como ayuda a decisiones sobre transporte, inmi-gración, inversiones, medio ambiente, energía, defensa, etc (Thokala et al., 2016; Communi-ties and Local Government, 2009). Es necesario reconocer que una parte del interés reciente en el ADMC se enmarca dentro del debate político para alejarse de algunos procesos de ETS demasiado orientados, según la perspectiva de algunos agentes, por el umbral del coste máximo por AVAC, y reconocer la necesidad de considerar que hay resultados o beneficios más allá de los relacionados con la salud y de explorar métodos para medir todo lo que pue-de ser relevante para los pacientes. El propio debate teórico y político sobre una evaluación basada en el valor en el Reino Unido se puede interpretar como un intento de complementar la maximización de los AVAC con la consideración explícita de otros factores o atributos del valor tales como la severidad de la enfermedad.

A pesar de lo anterior, sería un error interesado interpretar el ADMC solamente como una simple alternativa al análisis coste-efectividad: la realización correcta de un ADMC es mucho más compleja que la mayoría de ejercicios simples que se han difundido en la literatura hasta hoy. La mayoría de cuestiones a resolver y problemas del coste-efectividad afectan al ADMC, con el agravante de que se extienden a otros atributos o dimensiones: “Without a proper as-sessment of the other attributes of benefit forgone, decisions may reduce both health and the other attributes of benefit that originally motivated the use of MCDA” (Garau y Devlin, 2017).

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Jaume Puig-Junoy

3.3. ¿EN QUÉ CONSISTE EL ADMC?

El punto de partida que justifica el uso del ADMC por parte de los decisores que deben elegir entre dos o más alternativas es que tienen en cuenta más de un objetivo a la hora de juzgar la deseabilidad de una determinada alternativa. En contadas o raras ocasiones una alternativa es superior a la otra u otras con relación a todos los objetivos, o sea, es dominante respecto de las demás. La situación más común es que cada alternativa satisface los objetivos a distinto nivel y las decisiones suponen conflictos y relaciones de intercambio entre el grado de cumplimiento de los objetivos. En cualquier entorno, sea multicriterio o no, la elección de una alternativa sobre las demás supone un coste de oportunidad. Así pues, la lógica de apli-cación del ADMC para valorar alternativas, tiene como punto de partida algunos supuestos básicos simples (Regier y Peacock, 2017). En primer lugar, las decisiones se realizan en un contexto de recursos limitados, cualquier decisión supone renunciar a los beneficios de las otras (coste de oportunidad). En segundo lugar, los objetivos o criterios que los decisores tienen en cuenta corresponden a su ámbito discrecional y no se pueden determinar de forma normativa mediante teorías éticas o económicas como el utilitarismo y la justicia social. En tercer lugar, una alternativa o programa no es un bien homogéneo, sino que se describe por sus múltiples características como la combinación de varios niveles para cada criterio o di-mensión. Y, en cuarto lugar, es posible establecer la importancia relativa de cada criterio y las relaciones de intercambio entre los mismos que permiten obtener puntuaciones y ordenar las alternativas según las mismas.

Los métodos de ADMC tienen como finalidad común tener en cuenta de forma explícita los criterios múltiples implicados en la toma de decisiones individuales o grupales (Belton y Stewart, 2002; Thokala et al., 2016). De una forma algo más amplia, Devlin y Sussex, 2011, definen el ADMC como un conjunto de métodos y técnicas de ayuda a la toma de deci-siones, aplicable cuando las mismas se basan en más de un criterio, que tratan de forma explícita el impacto sobre la decisión de cada uno de los criterios aplicados, así como la importancia relativa de cada uno de ellos. Dos condiciones del ADMC son especialmente relevantes para la ETS: la replicabilidad y la transparencia de las decisiones. En realidad, las mismas medidas de calidad de vida relacionada con el estado de salud que se utilizan para calcular los AVAC en un análisis coste-utilidad, no dejan de ser una forma de ADMC: por ejemplo, la escala de calidad de vida EQ-5D-5L tiene en cuenta seis criterios (supervivencia y cinco criterios de calidad de vida) con cinco puntuaciones de resultado para cada una de ellas (Drummond et al., 2015).

En un contexto de decisión multicriterio, aparecen tres cuestiones primordiales a resolver (Drummond et al., 2015) y que van a ser determinantes para llegar a la recomendación o decisión. En primer lugar, cuáles son los criterios que se van a utilizar en el ADMC, o sea, los criterios del beneficio o resultado que se van a valorar junto con la mejora de la salud. En se-gundo lugar, cómo asignar pesos al valor de los atributos de cada criterio. Y, en tercer lugar, cuáles son las características o dimensiones de beneficio que se pierden o a los cuales se renuncia si se incurre en costes adicionales (coste de oportunidad).

Cualquier aplicación del ADMC en el sector salud o en otros ámbitos sectoriales comprende las fases siguientes (Figura 3.1): identificación de alternativas y de criterios de decisión (estructu-ración del problema), construcción y utilización del modelo, y el desarrollo y planes de acción. Los criterios incluidos en la estructuración del problema deben cumplir algunas condiciones

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imprescindibles: ser no redundantes, independientes, completos, operacionales y medibles (Belton y Stewart, 2002; Regier y Peacok, 2017). Cada criterio debe contribuir al resultado o beneficio con independencia de los demás y evitando duplicidades. En la fase de modelización o construcción del modelo, la información o evidencia recogida es objeto de cuantificación y se va a utilizar como input en modelos matemáticos para identificar la mejor alternativa in-corporando pesos y puntuaciones explícitas de los criterios y atributos. La forma en la que se construyen estos modelos es lo que diferencia los distintos métodos de ADMC. Su construc-ción implica elaborar modelos de comportamiento que representen de forma cuantitativa las preferencias o juicios de valor de los decisores, los cuales, idealmente, deberían reflejar las preferencias de la sociedad. Estos modelos tienen en común que las preferencias se expresan para cada criterio de cada alternativa y que el modelo de agregación permite comparar los criterios entre sí con el fin de combinar las estimaciones de las preferencias.

FIGURA 3.1. PROCESO DE REALIZACIÓN DE UN ADMC

PROCESO ADMC

ESTRUCTURACIÓN DEL PROBLEMA

Alternativas

Puntos clave

Objetivos

Restricciones

Incertidumbres

OBTENCIÓN DE EVIDENCIA

Revisión de literatura

Construcción de modelos

Reunión con las partes interesadas

Encuestas

MODELIZACIÓN MCDA

Selección de criterios

Elección del método ADMC relevante

Valores de la escala de rendimiento

Obtención de pesos

Agregación

DELIBERACIÓN

Síntesis informativa

Análisis de sensibilidad

Análisis de robustez

¿Intuiciones contrapuestas?

Fuente: Thokala y Duenas, 2012.

Los principales métodos de ADMC se pueden clasificar en los tres siguientes grupos (Devlin y Sussex, 2011; Thokala y Duenas, 2012; Mühlbacher y Kaczynski, 2015; Thokala et al., 2016; Garau y Devlin, 2017): modelos de medida del valor, modelos outranking y modelos por obje-tivos o niveles de referencia (Figura 3.2).

FIGURA 3.2. CLASIFICACIÓN DE LOS MÉTODOS DEL ADMC

ADMC

- Método de suma ponderada- AHP- PBMA

- ELECTRE- PROMETHEE - GAIA

- Programación por objetivos- Heurística- Metaheurística

Modelos de medida del valor

Modelos outranking

Modelos de objetivos o niveles de referencia

AHP: proceso jerárquico analítico. ELECTRE: eliminación y elección que expresan la realidad. PBMA: presupuesto por programas y análisis marginal. PROMETHEE-GAIA: método de organización de ranking de preferencias para la mejora de las evaluaciones.


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Jaume Puig-Junoy

En los modelos de medida del valor se calculan y comparan puntuaciones numéricas que sintetizan el valor global de cada alternativa como expresión del grado en el que una de ellas es preferida a otra. Las puntuaciones de cada uno de los criterios individuales se agregan en una cifra que representa el valor global de la alternativa. Este es el método más utilizado de forma preferente, casi el único, en ETS, siendo el método aditivo de agregación el más utilizado (método de la suma ponderada). El método aditivo de agregación requiere que se satisfaga la condición de independencia aditiva, es decir, que los conflictos entre dos criterios no dependan del nivel de los restantes criterios (Diaby y Dias, 2017). En una revisión sistemática de las apli-caciones del ADMC en el sector salud para el período 1980-2013 se observa que 60 de los 66 estudios seleccionados sólo usaron funciones de valor (Diaby y Dias, 2017). La programación presupuestaria y análisis marginal y el proceso jerárquico analítico son técnicas similares que se pueden agrupar dentro de este grupo de métodos.

Se identifican dos métodos alternativos de medida o funciones de valor: la teoría de la utili-dad multi-atributo (MAUT) y la teoría del valor multi-atributo (MAVT). La principal diferencia entre ambas es que MAUT utiliza funciones de utilidad que tienen en cuenta las actitudes de los decisores con relación al riesgo, utilizando el concepto de loterías, en contraposición al MAVT que construye una función global de valor para cada alternativa para obtener la puntuación global de cada una de ellas basada en los criterios de decisión, utilizando el concepto de intensidad de preferencias. Los modelos de medida del valor MAVT requieren el cumplimiento estricto de algunas condiciones relativas a criterios y pesos: independen-cia y transitividad de las preferencias de los criterios y pesos que cumplan los requeri-mientos de la relación de intercambio entre criterios. La independencia de las preferencias requiere que la decisión se base en aquellos criterios en los que las alternativas aparecen como diferentes. Los pesos relativos de dos criterios i y k (wi , wk) deben ser tales que el ratio de pesos relativos (wi /wk) represente el cambio en el valor de la puntuación del criterio k para la alternativa A, vk (A), que es necesario para compensar una pérdida de una unidad en el valor de la puntuación del criterio i, vi (A). Las técnicas de obtención de estos pesos son objeto de análisis detallado en el Capítulo 4 de este libro. Asimismo, los métodos de puntuación y ponderación de los criterios se describen de forma detallada en el Capítulo 5 de este libro y en Marsh et al., 2017. Los fundamentos teóricos de los diversos métodos se pueden consultar en Regier y Peacock, 2017.

El uso de medidas o funciones de valor implica aceptar que un resultado bajo en un criterio se puede compensar con un mejor resultado en alguno de los otros criterios. Estos métodos pueden no ser apropiados cuando estos efectos compensatorios no se consideran adecua-dos para el proceso de decisión: por ejemplo, cuando los criterios se refieren a diferentes agentes (pacientes vs profesionales u hospitales) o cuando los criterios se refieren a dimen-siones muy distintas del valor (económicas versus sociales) (Diaby y Dias, 2017).

En los modelos outranking, inicialmente se comparan las alternativas por pares en términos de cada criterio con el fin de confirmar el grado de preferencia (dominancia) de una relación con la otra para cada criterio concreto. Si las dos alternativas son muy similares, entonces no se pueden comparar. A continuación, se agrega el grado de preferencia de los distintos crite-rios entre las alternativas con el fin de establecer el nivel de preferencia global de una sobre la otra. Este método está basado en una comparación directa de las características de las alternativas, siendo apropiado para la ETS a pesar de haber sido poco utilizado hasta ahora.

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La modelización por objetivos o niveles de referencia se basa en determinar cuál es la al-ternativa que se acerca más a niveles predeterminados de resultados de cada criterio. La utilización de un umbral coste-utilidad en la fijación de precios basados en el valor sería similar a la forma de proceder de este grupo de métodos basados en técnicas de progra-mación matemática. La programación por objetivos implica minimizar las desviaciones de los objetivos teniendo en cuenta la importancia relativa de cada objetivo o criterio. Las dos principales técnicas utilizadas en este grupo de métodos son la programación por objetivos y la programación lexicográfica por objetivos, que difieren por la forma de priorizar y alcanzar la solución óptima (Thokala y Duenas, 2012).

En la tabla 3.2 se presenta la comparación de estos tres grupos de métodos de ADMC con relación a los pesos utilizados, la medida de resultado de los criterios, la complejidad del mo-delo de ADMC, la presentación de los resultados y el tratamiento de la incertidumbre.

TABLA 3.2. COMPARACIÓN DE LOS MÉTODOS DE ADMC

MODELOS DE MEDIDA DEL VALOR

MODELOS OUTRANKING

MODELIZACIÓN POR OBJETIVOS

Pesos

Los pesos clave son usados para obtener tanto el efecto sobre las escalas de medida como la importancia del criterio. Los pesos necesitan satisfacer el criterio de independencia de preferen-cias y los requerimientos de trade-off.

Los pesos están influen-ciados por la escala de la función de valor. Los pesos muestran la importancia relativa de los criterios en la afirmación de que una alternativa es mejor que la otra. Los pesos no tienen que satisfacer ninguna condición.

Se asignan pesos a las desviaciones y representan la importancia relativa del criterio a través de especi-ficar una medida global de las desviaciones respecto de sus objetivos. Los pesos no tienen que satisfacer ninguna condición.

Medida de resultado de los criterios

Se necesitan desarrollar medidas de resultado v(a)i , y valores de los atributos z(a)i , para cada criterio i. Se necesita de un esfuerzo considerable para desarrollar estas medidas de resultado.

El método outranking usa una puntuación del valor del resul-tado v(a)i , o bien valores de los atributos z(a)i , ahorrándo-se el esfuerzo necesario para desarrollar una puntuación del valor del rendimiento.

La programación por objetivos opera directamente sobre los atributos z(a)i . No se necesita desarrollar valoraciones de resultado.

Complejidad del modelo ADMC

El método de suma ponde-rada es fácil de comprender y usar por parte de aquellos que toman las decisiones. Los parámetros pueden ser modificados en tiempo real para observar sus efectos.

Intuitivo y fácil de compren-der. Con el software apropia-do, las premisas pueden ser modificadas y los resultados se pueden observar casi instantáneamente.

Fácil de comprender, pero requiere de importante tiempo computacional para la obtención de resultados. La actualización en tiempo real no es posible.

Presentación de los resultados

Fácil de comprender y permite la posterior delibera-ción. Bien equipado para la presentación gráfica.

Moderadamente fácil de comprender, se puede pre-sentar gráficamente, pero es difícil cuando hay múltiples alternativas.

Los resultados son fáciles de comprender, pero no pueden ser presentados gráfica-mente.

Incorporación de incertidumbre

Es fácil llevar a cabo un análisis de sensibilidad probabilístico para evaluar la incertidumbre en los parámetros.

Es moderadamente difícil in-cluir incertidumbre, necesita de software especializado.

Es muy difícil incluir incer-tidumbre, se requieren de técnicas de programación estocástica.


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Jaume Puig-Junoy

Desde un punto de vista práctico, las fases para la realización de un ADMC se pueden resumir en los cinco siguientes (Angelis y Kanavos, 2016), aunque hay autores y guías que presentan esquemas o etapas más detalladas (Devlin y Sussex, 2011; Thokala et al., 2016): estructuración del problema, construcción del modelo, evaluación del modelo (“assessment”), valoración del modelo (“appraisal”) y planes de actuación.

En la primera etapa, estructuración del problema, es donde intervienen investigadores y decisores que establecen el contexto de la decisión, el problema sobre el cual hay que tomar una decisión y los objetivos que se persiguen, así como los decisores y agentes implicados. Por ejemplo, el problema de decisión puede ser valorar beneficios y costes de una nueva tecnología desde la perspectiva social y comparada con la práctica clínica habitual con el objetivo de identificar la intervención que aporta mayor valor al sistema de salud. Los decisores, en este contexto, podrían ser los pagadores o aseguradores; y los agentes implicados serían profesionales sanitarios, pacientes y sus cuidadores, industria proveedora y expertos en los métodos.

En la segunda fase, construcción del modelo, intervienen también investigadores y deci-sores. Esta fase consiste básicamente en la selección de criterios y atributos que reflejen los objetivos y preocupaciones de los decisores, la selección de las alternativas y la obten-ción de evidencia sobre los resultados de las alternativas para los criterios seleccionados. Por ejemplo, en la evaluación de un nuevo medicamento, más efectivo que el anterior, los criterios seleccionados podrían ser el beneficio terapéutico, el perfil de seguridad, la carga de la enfermedad, el nivel de innovación, el impacto socio-económico o la calidad de la evidencia.

La tercera fase del ADMC consiste en la evaluación de los resultados de las alternativas para cada uno de los criterios identificados: puntuación para cada criterio que aporta información para la comparación intra-criterio, y ponderación de los criterios de acuerdo con su importan-cia relativa que aporta información para combinar criterios. Esta fase requiere generalmente la construcción de funciones de valor mediante diversas técnicas (ver Capítulo 5 de este libro) transformando los valores de los resultados en puntuaciones de la escala de valor. La valoración (“appraisal”) requiere la obtención de un índice de valor agregado mediante la combinación de puntuaciones y pesos, cuyos detalles técnicos son distintos en función del método de ADMC adoptado (Diaby y Dias, 2017). El resultado de esta fase, sujeto a la reali-zación de un análisis de sensibilildad, consiste en una ordenación de las alternativas basada en la puntuación de valor obtenida con el ADMC.

3.4. ¿PARA QUÉ PUEDE SERVIR EL ADMC? UNA ILUSTRACIÓN SENCILLA

El ADMC puede ser útil como instrumento de ayuda a la toma de decisiones en el sector salud que además de la ETS pueden incluir decisiones de autorización, decisiones de priori-zación de cobertura o financiación de prestaciones, priorización de acceso a tratamiento de los pacientes, clasificación de enfermedades, asignación de recursos para la investigación y desarrollo, etc. (Thokala et al., 2016; Marsh et al., 2016; Mülhbacher y Kaczynski, 2016). Cas-tro et al., 2017, presentan una interesante descripción de tres casos de estudio de aplicación del ADMC en la ETS para diversos países y regiones (Colombia, Lombardía y Bélgica), que se explican en detalle en las secciones 4.3 y 7.3.7. Asimismo, una revisión de las experiencias de aplicación del ADMC en la priorización de prestaciones y tratamientos en países de renta media y baja se puede consultar en Tromp et al., 2017.

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En esta sección se presenta una ilustración sencilla de un caso hipotético de utilización de los diversos métodos de ADMC para evaluar dos tratamientos farmacológicos A y B, siendo A el tratamiento actual y B el nuevo tratamiento. Esta ilustración está basada en una presen-tación resumida del caso de estudio publicado por Thokala y Duenas, 2012. En la Tabla 3.3 se presentan las principales características de los dos medicamentos sometidos a evaluación en base a cinco criterios: coste/efectividad (en términos del beneficio neto), equidad, inno-vación, adherencia al tratamiento y calidad de la evidencia. La relación coste-efectividad se presenta en forma de beneficio neto calculado a partir de una disposición a pagar por AVAC de 20.000 unidades monetarias (u.m.). El beneficio monetario neto es la diferencia entre el valor monetario de los AVAC y el coste del tratamiento (Hounton y Newlands, 2012). Vamos a suponer que el beneficio neto del medicamento A depende del precio (x) según la función siguiente: f(p) = 25.000 – 1.000x. Si se utiliza la lógica única del coste-efectividad, se reco-mendaría el tratamiento B. Sin embargo, vamos a ver lo que podría ocurrir si se emplean los 3 métodos de ADMC antes mencionados. En este ejemplo hipotético no se incluye el coste de oportunidad como criterio sino únicamente el beneficio neto de ambas alternativas.

TABLA 3.3. CARACTERÍSTICAS DE LOS TRATAMIENTOS FARMACOLÓGICOS SOMETIDOS A EVALUACIÓN

CARACTERÍSTICAS MEDICAMENTO A z(a)i*

MEDICAMENTO B z(b)i*

C/E (en términos de beneficio neto) 15.850 £ 25.600 £

Equidad (%) 0,14 0,08

Innovación Innovadora Menos innovadora

Adherencia al tratamiento (%) 0,93 0,85

Calidad de la evidencia Buena Buena

C/E: Coste-Efectividad. * z(a)i y z(b)i son valores del atributo i para el medicamento A y medicamento B, respectivamente.


Como paso previo a aplicar los 3 métodos de ADMC, en la tabla 3.4 se presentan los niveles de resultado para cada uno de los 5 criterios de acuerdo con una medida o escala objetiva. Para cada criterio se han identificado niveles de resultado deseable. Cuando existe una re-lación lineal entre el valor del atributo y el valor del resultado del criterio, como en el caso de la adherencia, el mismo valor del atributo se puede tomar como medida de resultado. En la mayoría de casos, para los que no se puede suponer esta relación lineal, es necesario cons-truir una escala para representar los resultados de cada alternativa en la que son preferidos los valores más elevados. Para el criterio i, la puntuación de resultados vi (A) es una función no decreciente del valor del atributo zi (A). De forma más general, para cualquier criterio i la puntuación de cualquier alternativa se define como Vi = f(zi ) siendo la función f la misma para las alternativas (tratamientos farmacológicos) comparadas. Estas puntuaciones se presen-tan generalmente estandarizadas en una escala que va del valor cero menos deseable al más deseable (1, 10 o 100). Aquí vamos a suponer que hemos definido estas funciones y las puntuaciones son las que se presentan en la tabla 3.4. Una vez obtenidas estas puntuacio-nes ya estamos en condiciones de empezar a aplicar cada uno de los 3 métodos de ADMC.

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Jaume Puig-Junoy

TABLA 3.4. PUNTUACIONES DE CADA CRITERIO Y TRATAMIENTO FARMACOLÓGICO

CRITERIOS (i) MEDICAMENTO A v(a)i*

MEDICAMENTO B v(b)i*

C/E (en términos de beneficio neto) 0,72 0,84

Equidad (%) 0,14 0,08

Innovación 0,91 0,62

Adherencia al tratamiento (%) 0,93 0,85

Calidad de la evidencia 0,82 0,79

C/E: Coste-Efectividad. * v(a)i y v(b)i son valores del resultado del atributo i para el medicamento A y medicamento B, respectivamente.


Modelos de medida del valor. Con el fin de conseguir una puntuación global única para cada alternativa, se construyen los niveles de resultado para cada criterio (modelización de prefe-rencias) como ya hemos hecho en la tabla 3.4 (función de valor parcial), en este caso, en una escala entre 0 y 1. Una función de valor parcial refleja cómo varía el valor de un atributo para el decisor a lo largo de la escala de medida. Puede ser una función para un atributo como la calidad de vida o decreciente como para el coste. A continuación, se asigna una ponde-ración o peso relativo wi a cada criterio que depende de la escala de la función de valor de cada criterio e indican su importancia relativa. A continuación, se agregan las funciones de valor parcial teniendo en cuenta las ponderaciones. Si se adopta una función de agregación aditiva (suma ponderada), entonces: V(a) = ∑n

i=1 wii · vi (a). Suponiendo que hemos identificado los pesos relativos (wi ) siguientes utilizando la técnica más adecuada: coste-efectividad (8), equidad (1), innovación (3), adherencia al tratamiento (2) y calidad de la evidencia (3). Enton-ces se obtiene V(a) = 12,95 y V(b) = 12,73. Con este método, la alternativa A es preferida a la alternativa B, contrariamente a la recomendación con el uso único del coste-efectividad, ya que los mejores resultados de A en los otros 4 criterios más que compensa la desventaja en el criterio coste-efectividad.

Enfoque outranking. El primer paso para estimar la concordancia o discordancia consiste en construir la matriz de relaciones outranking a partir de los resultados de las alternativas en cada criterio (Tabla 3.4) tal como se presenta en la Tabla 3.5. Con este método, la alternativa A es preferida a la B sólo si vi(A) – vi(B) es mayor que determinado “umbral de indiferencia” (ti ). En nuestro caso, por ejemplo, si el umbral para la calidad de la evidencia es de 0,05 entonces la diferencia observada es menor que este umbral y no se pueden comparar las alternativas para este criterio. Este método también requiere la estimación de pesos relativos para cada criterio, los cuales pueden ser distintos de los del modelo de medida de valor ya que sólo representan la importancia relativa de los diferentes criterios que permite afirmar que una alternativa es mejor que la otra (no necesitan ser relaciones de intercambio entre criterios). En este ejemplo, el índice de concordancia C(A,B) se calcula mediante el método ELECTRE I que consiste en el ratio entre la suma de los pesos de los criterios en los que A es al menos tan buena alternativa como B (Q pesos) y la suma de los pesos de todos los

criterios (m pesos): C(A,B)= ∑i€Q(A,B)wi

∑mi=1wi

Alternativamente, también se podría haber calculado

un índice de discordancia D(A,B) que se puede definir como: D(A,B)= { 1 si vi (B) - vi (A) >ti Ɐ i

0 en otro caso

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Para nuestro ejemplo hipotético, el índice de concordancia de A respecto B, C(A,B) = 8/18 = 0,44 y el de concordancia de B respecto A, C(B,A) = 10/18 = 0,56. Supongamos ahora que definimos un umbral de veto del criterio coste-efectividad t1 = 0,1. En la tabla 3.4 se puede observar como B es mejor que A en coste-efectividad en 0,12, cifra superior al umbral de veto t1. Sea, por ejemplo, el umbral de concordancia C’ inferior a 0,56: entonces, con este método se puede concluir que la alternativa B es superior a la A siempre que se respeten los umbrales del resto de criterios y bajo el umbral de concordancia adoptado.

TABLA 3.5. RELACIONES OUTRANKING Y DE PESOS

CRITERIOS (i) PESOS wi* MEDICAMENTO A MEDICAMENTO B

C/E (en términos de beneficio neto) 10 ✔

Equidad (%) 2 ✔

Innovación 1 ✔

Adherencia al tratamiento (%) 3 ✔

Calidad de la evidencia 2 ✔

C/E: Coste-Efectividad.* wi es la ponderación del criterio i.


Programación por objetivos (goal programming). Con este método se definen, en primer lugar, valores objetivo para cada criterio de las alternativas, entendidos éstos como niveles de resultado deseables para cada criterio. En la tabla 3.6 se definen estos valores de los objetivos gi . Así, en nuestro ejemplo se definen objetivos para los criterios coste-efectividad, equidad y adherencia. Vamos a suponer que mientras el coste-efectividad se puede modi-ficar a través de cambios en el precio, la equidad y la adherencia no se pueden modificar.

TABLA 3.6. CARACTERÍSTICAS DE LOS MEDICAMENTOS, LOS OBJETIVOS Y PONDERACIONES DE CADA CRITERIO

CRITERIOS (i) MEDICAMENTO A z(a)i*

MEDICAMENTO B z(b)i*

OBJETIVOS gi

PESOS wi**

PESOS wi***

C/E (en términos de beneficio neto)

15.850 £ 25.600 £ 20.000 £ 10 0

Equidad (%) 0,14 0,08 0,20 0 5Innovación Innovadora Menos innovadora - 0 0Adherencia al tratamiento (%) 0,93 0,85 0,95 0 5

Calidad de la evidencia Buena Buena - 0 0

C/E: Coste-Efectividad. * z(a)i y z(b)i son valores del atributo i para el medicamento A y medicamento B, respectivamente. ** Pesos del primer nivel de prioridad. *** Pesos del segundo nivel de prioridad. º Ω+i y Ω-i y son los pesos relacionados con las desviaciones del objetivo gi del criterio i.


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Jaume Puig-Junoy

Vamos a emplear el método lexicográfico de programación por objetivos siendo el coste-efec-tividad el criterio con la máxima prioridad y los otros con la siguiente prioridad. Sabemos que el beneficio neto de A (C/E) varía con el precio de acuerdo con la siguiente función: f(x) = 25.000 – 1.000x (donde x es el precio unitario de A). Si utilizamos la función de beneficio neto de A, esta alternativa sólo alcanzaría el nivel del objetivo de beneficio neto si el precio fuera igual a 5 u.m., es decir, un 45% menos que el precio inicial (9,5 u.m.). Sólo si los dos tratamientos cumplen con el objetivo de beneficio neto, podemos proceder con el paso siguiente. Ahora que, con la reducción de precio, se ha cumplido el objetivo de primera prioridad, podemos pasar al siguiente nivel de prioridad que incluye los restantes criterios. Calculando la suma ponderada de las desviaciones respecto del valor objetivo, para los otros dos criterios con un peso relativo no nulo, de cada alternativa obtenemos: D(A) = (5 x 0,06) + (5 x 0,02) = 0,4 y D(B) = (5 x 0,12) + (5 x 0,1) = 1,1. Entonces, con este método podemos concluir que el medicamento A es superior al B, acercándose más a los objetivos de equidad y adherencia, siempre que el precio de A se reduzca en un 45% para cumplir con el objetivo coste-efectividad.

3.5. BUENAS PRÁCTICAS DEL ADMC: VENTAJAS Y RIESGOS

El ADMC aplicado a las decisiones sanitarias tiene algunas ventajas ampliamente expuestas en la literatura, pero también tiene sus desventajas o limitaciones, las cuales se pueden ver ampliadas si este método se aleja de las condiciones de buena práctica sobre las que se apoyan la validez y las ventajas atribuidas al mismo. Una utilidad del ADMC se encuentra en la consideración de información compleja en la toma de decisiones, tales como aquellas en las que intervienen criterios múltiples y que pueden entrar en conflicto; la complejidad es “cognitively demanding” y puede conducir a decisiones incongruentes. Algunas de las ven-tajas más destacadas proceden de la mayor transparencia del proceso a través del cual se alcanza una decisión o recomendación, así como su congruencia o coherencia y la posibili-dad de ser fácilmente replicado (Devlin y Sussex, 2011; Garau y Devlin, 2017). Por otro lado, desde el punto de vista de los decisores políticos, conviene tener en cuenta que un enfoque explícito sobre criterios y pesos o ponderaciones como el del ADMC es posible que no deje de tener también sus inconvenientes cuando se compara con procesos de toma de decisión menos reglados y explícitos, ya que los decisores pueden percibir que contribuye a reducir la discrecionalidad y grados de libertad de sus decisiones (el coste de ser “demasiado explícito”; Garau y Devlin, 2017).

En la aplicación real del ADMC en el amplio rango de decisiones sanitarias en las que puede ser aplicable, es imprescindible observar las propiedades deseables de los criterios, atribu-tos, pesos y método de agregación, así como el cumplimiento de guías de buena práctica como las de la Task Force de ISPOR (Thokala et al., 2016) o las identificadas por otros auto-res (Marsh et al., 2016; Thokala y Duenas, 2016) (consultar el capítulo 6 de este libro). Son todavía escasos los estudios ADMC en el ámbito sanitario que justifican que los criterios se hayan definido de forma que cumplan con requerimientos de este análisis, como por ejem-plo evitar la doble contabilización. En la tabla 3.7 se resume un conjunto detallado de 16 principios de buena práctica del ADMC en el sector salud que abarcan todas las etapas de la realización de un análisis de este tipo.

Aún cuando la aplicación del ADMC en las decisiones sanitarias respete las condiciones de buena práctica, existen algunos costes y riesgos importantes que pueden afectar el uso de este método. En esta sección, a partir de la literatura revisada, se identifican tres grupos de

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riesgos prácticos, dejando la desatención al coste de oportunidad para un comentario más pormenorizado en la sección siguiente.

En primer lugar, el ADMC puede ser utilizado de forma genérica para todas las decisiones con una misma finalidad (por ejemplo, las decisiones de reembolso y de precio) o bien puede ser aplicado de forma específica ad hoc para cada caso concreto. En este segundo caso, los criterios, pesos, funciones de valor y funciones de agregación pueden ser distin-tos para cada medicamento o tecnología evaluada; mientras que en el primer caso, son los mismos para todas las evaluaciones. Con un enfoque de ADMC genérico, las preferencias representadas deben ser las de la sociedad, con la dificultad añadida de capturar de forma adecuada estas preferencias. Un enfoque caso a caso en el que se eligen criterios, pesos y funciones de valor ad hoc para cada decisión, pueden suponer una limitación grave a la consistencia y coherencia entre las decisiones adoptadas (Garau y Devlin, 2017) con impli-caciones negativas para la eficiencia asignativa de las decisiones, además de reproducir la discrecionalidad e inconsistencia que el ADMC precisamente trata de mitigar. La limita-da experiencia práctica indica que, a mayor incertidumbre sobre los criterios y los pesos, mayor es la probabilidad de que las comisiones y agencias de ETS tengan la tentación de convertir el ADMC en un análisis caso a caso en que cada uno de ellos se trata de forma distinta (Thokala y Duenas, 2012).

TABLA 3.7. PRINCIPIOS DE BUENA PRÁCTICA DEL ADMC EN EL SECTOR SALUD

ETAPA PRINCIPIO DE BUENA PRÁCTICA

Establecimiento del contexto de la decisión

1. Definir los límites del problema

2. Identificar los objetivos y los actores clave

3. Explorar el contexto y cuestiones con el grupo

Identificación de alternativas 4. Establecer un conjunto claramente definido de requisitos de las opciones

Identificación de objetivos y criterios

5. Establecer un conjunto definido de criterios operacionales

6. Asegurarse de que los criterios no son redundantes

7. Asegurarse de que no hay doble contabilidad en y entre criterios

8. Asegurarse de que los criterios son mutuamente independientes de preferencias

9. Iterar entre opciones y objetivos para crear un conjunto de requisitos para cada uno

Puntuación de las alternativas

10. Asegurarse de que los evaluadores comprenden el tipo y significado de la escala de preferencias

11. Realizar pruebas de consistencia durante y después de puntuar las opciones

Ponderación de los criterios12. Asegurarse de que los rangos de comparación se toman en cuenta cuando se

valoran los trade-off

13. Que sea simple

Cálculo de las puntuaciones ponderadas 14. Usar un algoritmo para agregar la evidencia y los criterios

Análisis de los resultados 15. Emplear un software para la presentación de los resultados en forma de gráficos y tablas

Análisis de sensibilidad y de escenarios

16. Explorar la robustez de las conclusiones mediante análisis de sensibilidad y escenarios

Fuente: elaboración propia a partir de Phillips, 2017.

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Jaume Puig-Junoy

En segundo lugar, existe el riesgo de que la elección de las preferencias esté influida por los grupos de presión, tal como predice la teoría de la elección pública (public choice). Si las preferencias a tener en cuenta en el ADMC son las de los miembros de las comisiones decisoras, en calidad de representantes de las preferencias sociales en un enfoque genérico o de los agentes implicados en un enfoque caso por caso, existe el riesgo de seleccionar los agentes más interesados en la decisión en lugar de los que están realmente implicados. El coste de transacción de los grupos más directamente afectados de participar en un proceso deliberativo, y que más tienen que ganar o perder como resultado de la decisión (por ejemplo, grupos de pacientes con una determinada enfermedad), es mucho menor que el del resto de la sociedad o de asegurados que soporta el coste de oportunidad de esa decisión, pero con un impacto individual menor y más disperso (Devlin y Sussex, 2011).

Y, en tercer lugar, las limitaciones derivadas de la incertidumbre sobre la evidencia relativa a los atributos de los criterios elegidos para cada una de las alternativas son, como míni-mo, las mismas tanto en una ETS tradicional como en un ADMC. En un ADMC las áreas de incertidumbre abarcan la estructuración del problema (elección del modelo de ADMC más adecuado, criterios, nivel de detalle, etc.), la evidencia de cada alternativa y la variación en las preferencias (incertidumbre sobre las puntuaciones, pesos de los criterios, umbrales, etc.) (Thokala y Duenas, 2012). En un ADMC, el grado de incertidumbre es aún potencialmente mayor que cuando se utiliza el ratio coste-efectividad incremental como único criterio de decisión debido a los múltiples atributos del valor o beneficio (Garau y Devlin, 2017); por ejemplo, ¿es necesaria una medida de incertidumbre para cada criterio? La influencia de la incertidumbre en las decisiones sanitarias ha sido aún poco estudiada, dependiendo, por ejemplo, de la actitud de los agentes antes el riesgo y de la comprensión adecuada de la incertidumbre. En la práctica, el ADMC debe asegurarse de que los agentes cuyas preferen-cias se van a utilizar tienen una comprensión adecuada de la incertidumbre que existe en la información disponible para cada decisión, además de emplear métodos adecuados para capturar esta incertidumbre (análisis de escenarios, teoría de la utilidad multiatributo, lógica difusa, o análisis estocástico de aceptabilidad multicriterio).

A modo de resumen, resulta de interés para cualquier aplicación del ADMC en la ETS, ade-más de repasar los criterios de buena práctica, explicitar tanto a los decisores como los usuarios de los resultados la lista de cuestiones clave a resolver para introducir el ADMC en la ETS con garantías de no empeorar las cosas (Tabla 3.8).

3.6. LA LÓGICA “MULTICRITERIO” FRENTE A LA LÓGICA DEL COSTE DE OPORTUNIDAD: ¿SUSTITUTIVOS O COMPLEMENTARIOS?

La creciente literatura sobre el ADMC en las decisiones sanitarias señala tres razones por las que este grupo de métodos puede representar una alternativa a la evaluación econó-mica en los procedimientos de ETS (Angelis y Kanavos, 2016): 1) la inclusión de una lista comprehensiva de dimensiones de valor de una forma explícita, más allá de lo que capturan los métodos de evaluación económica tradicionales; 2) la asignación de pesos cuantitativos entre los diferentes criterios de evaluación de forma que su importancia relativa es incorpo-rada de forma explícita, mejorando la transparencia del proceso de licitación de preferencias; 3) y, la participación de los agentes implicados y la posibilidad de incluirlos a todos en el proceso de evaluación del valor lo cual contribuye a aumentar la legitimidad del proceso.

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A las ventajas potenciales anteriores conviene contraponer la dificultad del ADMC, cuando no la falta de consideración, del coste de oportunidad (cost opportunity neglect). La inclu-sión del coste de oportunidad en un ADMC requiere, en teoría, que todos los beneficios perdidos y potencialmente producidos como resultado de implementar una intervención se puedan comparar y ello requiere disponer de un umbral o límite máximo para entender el coste de oportunidad. La asignación eficiente de recursos limitados entre intervenciones alternativas no puede bajo ningún pretexto sobre las dimensiones del valor, dejar de lado o negligir la consideración del coste de oportunidad (tener en cuenta la restricción presu-puestaria), esto es, los beneficios que no se van a obtener a causa del desplazamiento de recursos hacia la intervención seleccionada o recomendada. Más allá de la aplicación correcta del método de ADMC (Tabla 3.7) y de la resolución apropiada sobre la decisión de los aspectos clave de un ADMC (Tabla 3.8), el principal problema y la fuente de las críticas más importantes que presenta el uso del ADMC en la ETS derivan de la dificultad para con-siderar de forma adecuada la lógica del coste de oportunidad (valor del beneficio perdido cuando se considera el RCEI como criterio de decisión).

En la tabla 3.8 se señalan las dos opciones convencionales para tener en cuenta el coste de oportunidad (Garau y Devlin, 2017). La primera opción consiste en considerar el coste como un criterio más, junto con los demás factores. En este caso, es necesario, como mí-nimo, evitar el riesgo de solapamiento con otros criterios (por ejemplo, entre el coste y el coste-efectividad). Como ejemplo, el marco EVIDEM (Goetghebeur et al., 2008) incorpora el coste comparado (“consecuencias económicas de la intervención”) como uno de los cinco criterios considerados como representativos del valor, junto con la necesidad, los resultados comparados, el tipo de beneficio y el conocimiento sobre la intervención. Por ejemplo, An-gelis y Kanavos, 2017, proponen un Advanced Value Framework (AVF) en el que se incluye un criterio de impacto socio-económico junto con la carga de la enfermedad, el impacto terapéutico, el perfil de seguridad y el nivel de innovación. El valor del criterio de impacto socio-económico se basa en tres criterios intermedios: salud pública (reducción del riesgo y prevención), costes directos incrementales (médicos y no médicos) y costes indirectos incrementales (absentismo, presentismo, abandono prematuro, mortalidad prematura y cui-dadores). La inclusión del coste, sea el coste total o el coste incremental, como un criterio o dimensión del valor de la intervención ha sido objeto de críticas, ya que si lo que se persigue es obtener un índice de valor, entonces los criterios deberían representar atributos de bene-ficio. El AVF trata de soslayar esta crítica teniendo en cuenta no el coste de la intervención sino el coste incremental como medida del impacto sobre los costes en lugar del coste to-tal o de adquisición. El tratamiento del coste de oportunidad en la mayoría de esquemas y software de ADMC disponibles en la actualidad sólo trata parcialmente el tema del coste de oportunidad (Garau y Devlin, 2017). Cuando el coste se trata como un criterio individualizado de valor es necesaria una definición cuidadosa de este criterio para evitar la superposición con otros criterios (por ejemplo, si se incluye a la vez coste y coste-efectividad) y se necesita información adicional para identificar si representa good value for money (si es eficiente). En la mayoría de aplicaciones existe la necesidad de conocer dónde se encuentra la frontera de adopción (coste máximo por punto incremental) en la medida en que las decisiones afectan un presupuesto limitado.

La segunda opción para tener en cuenta el coste de oportunidad en el marco de un ADMC consistiría en construir una medida compuesta del beneficio (neto) comparado con el cos-te (neto), un ratio coste-valor incremental (RCVI) (Angelis y Kanavos, 2016). Esta opción,

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Jaume Puig-Junoy

enfoque incremental del ADMC, requiere establecer un nivel aceptable o umbral de coste incremental por punto de beneficio que refleje el coste de oportunidad y, por coherencia, que el propio coste no se haya incluido como uno de los criterios en la construcción del índice de valor. El RCVI pretender ser utilizado como guía para la asignación de recursos de forma similar al RCEI. Resulta obvio señalar que, entre otras condiciones, las puntuaciones de valor deben garantizar condiciones de comparabilidad a fin de que se puedan priorizar intervencio-nes según el coste incremental por punto de valor. Esta opción no sería más que un RCEI con una medida de valor ampliada.

TABLA 3.8. CUESTIONES CLAVE PARA EL USO DEL ADMC EN LA ETS

OPCIONES CUESTIONES A CONSIDERAR

¿Qué criterios y pesos?

1. Fijados por adelantado; de forma similar en todas las decisiones.

2. Escogidos caso por caso y que varían a lo largo de tecnologías o áreas de enfermedad.

1. Permite usar la misma métrica para medir pérdidas y beneficios añadidos; considera, de forma consis-tente, todos los criterios.

2. Método flexible. Aún así puede dificultar una consideración sistemática de todos los criterios y la predictibilidad de la toma de decisiones.

¿Qué criterios? 1. Los actuales criterios de las agencias de ETS.

2. Los de los miembros de comité de la ETS, en representación de los del sistema de salud.

3. Reflejo de las opiniones del público general.

1. Se asume que hay una obligación para considerar esos criterios.

2. La involucración de los titulares del presupuesto en salud pueden propiciar una alineación de objetivos a través de diversos decisores en el sistema de salud.

3. Reflejan las opiniones de los usuarios del sistema de salud/contribuyentes.

¿Qué preferencias para ponderar los criterios?

1. Cualquier implicado, definido por el que toma las decisiones.

2. Miembros del comité de una ETS3. Miembros de público general.

1. En congruencia con los actuales fundamentos ex-tra-welfaristas de la ETS. Asimismo, las variaciones de los implicados a lo largo de las enfermedades requieren de pesos flexibles.

2. Un método paradigmático que puede evitar llevar a cabo grandes estudios basados en las preferencias.

3. Consistente con el método que se toma para valorar la calidad de vida en los AVAC.

¿Cómo se incorporan los costes de oportunidad?

1. Diferentes criterios para costes.2. Una medida agregada de benefi-

cios (netos) a ser contrapuesta con los costes (netos).

1. Riesgo de solaparse con otros criterios (por ejemplo, coste y coste-efectividad).

2. Requiere que se fije un “coste aceptable por incre-mento en la escala de beneficios/puntuación”.

¿Cómo se puede abordar la incertidumbre?

1. Un criterio separado, diferente, para la incertidumbre.

2. Técnicas de análisis de sensibi-lidad.

1. Medir y valorar este criterio plantea dificultades. Diferentes criterios se pueden asociar con diferentes tipos y grados de incertidumbre.

2. Se asegura que la fragilidad respecto a las premisas sobre cuestiones clave de la evidencia se tome en cuenta. Asimismo, deja con respuesta abierta la pregunta de cómo los resultados del análisis de sen-sibilidad deberían afectar a la toma de decisiones.

AVAC: Años de Vida Ajustados por Calidad.

Fuente: Garau y Devlin, 2017.

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El ADMC se puede utilizar de forma complementaria al RCEI para ajustarlo teniendo en cuen-ta dimensiones adicionales de valor, los “otros” factores que no se miden con los AVAC (enfo-que complementario). En este caso, gana peso la crítica a la inclusión del coste como criterio dentro del ADMC y a la ausencia explícita del beneficio perdido como coste de oportunidad. Un caso particular de aplicación de este enfoque, podría ser, por ejemplo, un proceso de de-cisión en dos etapas. En la primera se tiene en cuenta el RCEI en comparación con el umbral máximo de coste por AVAC. Cuando el RCEI es superior a este umbral, en una segunda etapa se complementa la evaluación con la obtención de un índice de valor mediante el ADMC. Posiblemente el enfoque outranking se adapte mejor a un proceso en dos etapas de este tipo que el enfoque de medida del valor.

Con una perspectiva diferente, aunque muy poco común, el ADMC puede ser empleado como método único (enfoque puro) para estimar el valor de una intervención sin utilizar el RCEI (o bien, sólo incluyendo variables relacionadas con el RCEI como criterios del ADMC). El enfoque puro pudiera reflejar mejor el coste de oportunidad de los recursos utilizados, siem-pre que se establezca un umbral, aunque es muy probable que las limitaciones derivadas del contexto específico y las preferencias de los agentes incluidos representen aún limitaciones más serias para los puntos de valor que para los AVAC y el RCEI (ver Tablas 3.7 y 3.8).

Agradecimientos. El autor agradece los comentarios a una versión previa de Carlos Campillo y Juan Oliva.

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4CAPÍTULO

SELECCIÓN DE CRITERIOS EN LOS ANÁLISIS DE DECISIÓN MULTI-CRITERIO

Jaime Espín Balbino

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4 SELECCIÓN DE CRITERIOS EN LOS ANÁLISIS DE DECISIÓN MULTI-CRITERIO

4.1. INTRODUCCIÓN

Una de las críticas habituales a las decisiones basadas en estudios de evaluación econó-mica (con independencia de la existencia o no de un umbral previamente determinado) es la falta de consideración de otros criterios más allá de los meramente de eficiencia para la toma de esta decisión. Los Análisis de Decisión Multi-Criterio (ADMC) tienen como uno de sus objetivos intentar cubrir esa laguna, con la selección de un conjunto amplio de criterios (incluyendo los económicos, pero también equidad, salud pública, etc.) que ponderar según su importancia; es decir, los ADMC van a abordar problemas complejos a través de dimen-siones múltiples, utilizando enfoques cualitativos y cuantitativos y haciendo explícitos los múltiples factores (que a veces pueden ser contradictorios) que se tienen en cuenta (Castro et al., 2016).

El ADMC contempla tres pasos importantes (Devlin y Sussex, 2011): la selección de los cri-terios, la ponderación o asignación de pesos a los mismos y el uso del ADMC en la toma de decisiones. En este capítulo abordaremos el primero de estos aspectos.

4.2. LA SELECCIÓN DE CRITERIOS EN EL ADMC

En rasgos generales, los criterios a seleccionar para la realización de un ADMC tienen que cumplir, al menos, tres características: tienen que ser 1) amplios, para recoger todos los ámbitos relacionados con el problema de salud sobre el que se va a decidir; 2) relevantes, de tal manera que tengan en cuenta aquellos criterios que son clave para la decisión y 3) explíci-tos, como elemento clave de transparencia y rendición de cuentas en la toma de decisiones.Como se puede observar en la tabla 4.1, la experiencia internacional nos demuestra que en la toma de decisiones para la asignación de recursos a veces no se han tenido en cuenta criteri-os tan importantes como el impacto presupuestario, la equidad o la carga de la enfermedad; o, si han sido tenidos en cuenta, no lo han sido de forma explícita.

TABLE 4.1. CRITERIOS UTILIZADOS EN EL CONTEXTO EUROPEO PARA EVALUAR MEDICAMENTOS PARA PRECIO Y REEMBOLSO

EN EL CONTEXTO EUROPEO

CRITERIOS AT BE CH DE ES FI FR NL NO SE UK

Beneficios terapéuticos X X X X X X X X X X X

Beneficio para el paciente X X X X X X X X X X

Coste-efectividad X X X X X X X X

Impacto presupuestario X X X X X X X

Innovación X X X X X X

Existencia de alternativas terapéuticas X X X X X

Equidad X X X

Impacto en la salud pública X

I+D X

AT: Austria. BE: Bélgica. CH: Suiza. DE: Alemania. ES: España. FI: Finlandia. FR: Francia. NL: Holanda. NO: Noruega. SE: Suecia. UK: Reino Unido.

Fuente: elaboración propia a partir de Kanavos et al., 2011, actualizado con España para este libro.

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Siguiendo con el ejemplo anterior, podemos sacar dos grandes conclusiones que nos per-miten avanzar en la pertinencia de realizar un ADMC: la primera de ellas es que no sabemos explícitamente qué determinó que un país utilizara unos criterios y no otros; en segundo lu-gar, una vez determinados los criterios, no sabemos cuáles son más importantes o si todos tienen el mismo peso a la hora de fijar el precio y/o reembolso de un nuevo medicamento.

En algunos casos, los criterios pueden estar pre-definidos y agrupados de una manera amplia y general (que se puede llamar dominios o dimensiones), como se puede ver posteriormente en la experiencia de Bélgica (donde se les llama clusters), donde se consulta a la población cuáles son los criterios específicos que tendrían en cuenta a la hora de tomar una decisión. Esa situación sería perfectamente aplicable al contexto español en el marco de la Ley de Ga-rantias y Uso Racional de los Medicamentos, donde en el artículo 92 del RD legislativo 1/2015 por el que se aprueba su texto refundido, se fijan los criteriosii para la financiación pública de medicamentos y productos sanitarios (BOE, 2015). Sin embargo, desconocemos la metodo-logía utilizada para su selección y aún menos los criterios de ponderación en el procedimiento de fijación de precio y reembolso de medicamentos en España, al no hacerse públicas las resoluciones.

En aquellos países donde no existan unos criterios predefinidos para la toma de decisio-nes, su selección debe constituir uno de los primeros pasos para la aplicación del ADMC, ya sea utilizando métodos cuantitativos o cualitativos (grupos focales, consultas públicas, investigaciones cualitativas, preferencias declaradas, etc.) (Devlin y Sussex, 2011). Un buen comienzo para la selección de criterios sería el uso de marcos de establecimiento de prio-ridades (priority setting frameworks) que han sido diseñados en muchos contextos interna-cionales.

Una reciente revisión de la literatura (Marsh et al., 2014) nos muestra cuáles son los criterios predominantes incluidos en los estudios realizados con ADMC (Figura 4.1). Un primer análi-sis de los datos nos permite sacar algunas conclusiones: primero, los aspectos económicos (ya sea impacto presupuestario o estudios coste-efectividad) juegan un papel minoritario como criterios y no llegan a estar incluidos ni en el 50% de los ADMC (el número de estudios de esta revisión es de 23); segundo, los aspectos clínicos (impacto en salud, gravedad de la enfermedad, etc.) son los criterios más habituales; tercero, criterios que habitualmente son tenidos en cuenta de una manera no explícita, como aspectos políticos o prioridades locales, figuran explícitamente en algunos casos.

En 2016, la International Society for Pharmacoeconomics and Outcomes Research (ISPOR) realizó un conjunto de recomendaciones de buenas prácticas para la realización de ADMC (Thokala et al., 2016; Marsh et al., 2016). En el marco de estas recomendaciones, la identi-ficación y selección de criterios constituye el segundo paso (Tabla 4.2) (véase el capítulo 6 para más detalles).

i Los criterios son:a) Gravedad, duración y secuelas de las distintas patologías para las que resulten indicadas.b) Necesidades específicas de ciertos colectivos.c) Valor terapéutico y social del medicamento y beneficio clínico incremental del mismo teniendo en cuenta su relación coste-efectividad.d) Racionalización del gasto público destinado a prestación farmacéutica e impacto presupuestario en el SNS.e) Existencia de medicamentos u otras alternativas terapéuticas para las mismas afecciones a menor precio o inferior coste de

tratamiento.f) Grado de innovación del medicamento.

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FIGURA 4.1. CRITERIOS INCLUIDOS EN LOS ADMC PARA DECISIONES DE INVERSIÓN

Otros

Tamaño de la población

Coste/presupuesto

Tratamientos alternativos

Impacto en salud

Número de estudios

20

18

16

14

12

10

8

6

4

2

0

Gravedad de la enfermedad

Coste-efectividad

Productividad

Calidad de la evidencia

Complejidad implementación

Prioridades localesPolític

a

Fuente: elaboración propia a partir de Marsh et al., 2014.

TABLA 4.2. PASOS EN EL PROCESO DE MEDICIÓN DEL VALOR EN UN ADMC

PASO DESCRIPCIÓN

Definición del problema de decisión Identificar los objetivos, el tipo de decisión, las alternativas, los agentes y el resultado requerido

Selección y estructuración de los criterios Identificar los criterios relevantes para evaluar las alterna-tivas

Medición del rendimiento Recopilar evidencia sobre el rendimiento de las alternativas en los criterios y resumirla en una “matriz de rendimiento”

Puntuación de las alternativas Obtener las preferencias de los agentes dentro de cada criterio

Ponderación de los criterios Obtener las preferencias de los agentes entre los criterios

Cálculo de las puntuaciones agregadas Usar las puntuaciones de las alternativas en los criterios y las ponderaciones de cada criterio para obtener un valor total con el que ordenar las alternativas

Manejo de la incertidumbre Realizar un análisis de sensibilidad para entender el nivel de robustez de los resultados del ADMC

Información y análisis de los resultados Interpretar los resultados del ADMC, incluyendo el análisis de sensibilidad, para apoyar la toma de decisiones

Fuente: Marsh et al., 2016.

[ 75 ]


Como señala la guía de ISPOR, la selección de criterios es el siguiente paso después de haber sido identificado el problema. A veces puede ocurrir que los criterios sean exclusi-vamente clínicos, como algunos ejemplos que se señalan en la propia guía. Los criterios pueden ser seleccionados a través de diversos instrumentos, como puede ser la revisión de decisiones previas, o la realización de grupos focales o seminarios, como ya se apuntó anteriomente.

La primera fase de la selección de criterios suele dar como resultado una lista con numero-sos criterios que tienen que ser posteriormente acortados intentando que el conjunto selec-cionado presente los siguientes requisitos (Marsh et al., 2016):

●● Completitud: los criterios deben capturar todos los elementos relevantes para la decisión.

●● No redundancia: hay que evitar incluir aquellos criterios que son innecesarios o poco importantes.

●● Ausencia de solapamientos: evitar solapamientos entre criterios, porque ello evitará que algunos elementos se contabilicen dos veces y que, por lo tanto, se sobrevalore al-guna dimensión. Un ejemplo que se señala como posible solapamiento es la inclusión, por un lado, de datos de coste y efectividad como criterios y, por otro, del coste-efecti-vidad como otro criterio adicional.

●● Independencia de preferencias entre los criterios, de tal manera que se evite la pre-sencia de interacciones entre varios criterios.

En la misma guía de ISPOR se señala que, una vez identificados los criterios, éstos deben ser definidos para que contengan las siguientes características: ser precisos / no ambiguos, comprensivos, directos, operacionales y entendibles.

Para la selección de los criterios se recomienda la utilización de árboles de valores (value trees), de tal manera que se organicen de manera jerárquica.

No existe una norma que indique el número de criterios que se tienen que seleccionar, pero ISPOR señala que en una revisión de la literatura (Marsh et al., 2014) se encontraron como media el uso de 8,2 criterios, oscilando el número de criterios entre 3 y 19. Sin em-bargo, la recomendación es tener un número limitado de criterios, especialmente cuando se usa un experimento de elección discreta, donde se recomienda que se utilicen entre 4 y 5. Uno de los marcos de ADMC más conocidos y utilizados, EVIDEM, tiene en cuenta 13 criterios cuantitativos (aunque en algunos casos concretos algunos de los criterios han sido suprimidos).

Como señala Marsh et al., 2014, en su revisión de la literatura sobre el ADMC, “los documen-tos incluyen poca discusión sobre el proceso de definición de los criterios”. Adicionalmente señala que un solo estudio explica que los criterios fueron definidos para cumplir con los re-quisitos del ADMC, como por ejemplo, evitar la doble contabilidad. Finalmente, March señala que, si bien contar con la opinión de expertos es importante para la definición y selección de criterios, sin duda es necesario crear guías para este cometido. En el artículo publicado por Angelis y Kanavos en 2016, también se señala que no hay suficientes guías metodológicas para diseñar, conducir e implementar ADMC como parte de la evaluación de tecnologías sanitarias, incluyendo cómo seleccionar criterios adecuadamente.

[ 76 ]


En ese mismo artículo, los autores señalan cuáles pueden ser los distintos enfoques para la selección de objetivos y criterios (Tabla 4.3). En resumen, tres son los principales enfoques. El primero (“value-focused thinking”) donde la selección de los criterios se realiza siempre a priori, antes incluso de conocer las distintas opciones; el segundo, (“alternative-focused thinking”) donde los criterios surgen de las características que tienen las distintas alternati-vas; y por último, el tercero de los métodos (“value-alternative hybrid thinking”), quizás el más utilizado en el ámbito de la evaluación de tecnologías sanitarias, donde las decisiones tienen un conjunto genérico de objetivos y criterios que se adaptan a cada decisión concreta. El ejemplo que muestran los autores para este tercer enfoque es el de los efectos adversos: tradicionalmente están incluidos como criterios a evaluar en las distintas alternativas, pero pueden ser excluidos si no es preciso en un caso concreto.

TABLA 4.3. ENFOQUES PARA LA SELECCIÓN DE OBJETIVOS Y CRITERIOS

Enfoque Centrado en el valor Centrado en las alternativas Híbrido – centrado en las alternativas

Descripción Objetivos y criterios son seleccionados antes de la identificación o evaluación de las opciones alterna-tivas

Las opciones son previa-mente comparadas y así los objetivos y los criterios pueden surgir en base a sus atributos

Se crean primero un conjunto de criterios y objetivos generales, los cuales después se adaptan al problema concreto

Formación del árbol

Enfoque de arriba a abajo Enfoque de abajo a arriba De arriba abajo, seguido de abajo a arriba

Fuente: elaboración propia a partir de Angelis y Kanavos, 2016.

4.3. EXPERIENCIAS EN LA SELECCIÓN DE CRITERIOS

Marco EVIDEM

Uno de los marcos de trabajo de ADMC más conocidos y utilizados es EVIDEM (Evidence and Value: Impact on Decision-Making). El marco inicial fue diseñado en 2006 por EVIDEM Collaboration, en base al objetivo común de los sistemas de salud (imperativo de aliviar/prevenir el sufrimiento de los pacientes; priorizar a quienes están peor, asegurando la soste-nibilidad) y a los imperativos éticos subyacentes en dicho objetivo.

El EVIDEM cuenta con un modelo central de criterios cuantificables, cuyas escalas pueden ser definidas a priori, y lo complementa con una herramienta contextual de criterios cualita-tivos, que sirven para adaptar en mayor medida el marco al contexto de cada decisión. A su vez, la mayor parte de criterios incluyen sub-criterios que pueden añadirse al modelo final.

Los criterios seleccionados por EVIDEM son genéricos y universalmente operacionables (Goetghebeur et al., 2012). Para la selección de los criterios se realizó un análisis extensivo de la literatura y de los procedimientos actuales para la toma de decisiones (Goetghebeur et al., 2008). Se definieron cumpliendo con los principios metodológicos del ADMC de no redun-dancia, independencia, operacionalidad y completitud.

En su última actualización (versión 4.0), de 2017, el marco EVIDEM agrupa los 13 criterios cuantitativos en cinco dominios (necesidad de la intervención, resultados de la intervención,

[ 77 ]


tipo de beneficio de la intervención, consecuencias económicas y conocimiento de la inter-vención), mientras que los 7 criterios contextuales se distribuyen en dos grupos o dominios (normativos o de viabilidad) (Evidem Collaboration, 2017) (Tabla 4.4).

TABLA 4.4. CRITERIOS DEL MARCO EVIDEM PARA EL ADMC

MODELO CENTRAL HERRAMIENTA CONTEXTUAL

1 Gravedad de la enfermedad 2 Tamaño de la población afectada 3 Necesidades no cubiertas 4 Efectividad comparada 5 Seguridad / tolerabilidad comparada 6 Resultados reportados por los pacientes comparados 7 Tipo de beneficio preventivo 8 Tipo de beneficio terapéutico 9 Coste comparado de la intervención10 Otros costes sanitarios comparados11 Costes no sanitarios comparados12 Calidad de la evidencia13 Consenso de expertos /Guías de práctica clínica

1 Mandato y alcance del sistema de salud 2 Acceso y prioridades de la población 3 Intereses específicos y objetivo general 4 Impacto medioambiental 5 Coste de oportunidad y asequibilidad 6 Capacidad del sistema y uso apropiado de la

intervención 7 Contexto político, histórico y cultural

Fuente: EVIDEM Collaboration, 2017.

Nota: EVIDEM reconoce que la relación coste-efectividad es una medida compuesta, ya considerada en otros criterios, que no cumple por tanto con el requisito de no redundancia. Podría ser incluido en el marco, ya que muchos procesos actuales de toma de decisiones se basan en esta medida, pero en última instancia debería ser reemplazado por el criterio con el que se superpone.

Colombia

En año 2012, la Comisión de Regulación en Salud (CRES) de Colombia (organismo guber-namental adscrito al Ministerio de Salud que se encargaba del Plan Obligatorio de Salud -POS-) utilizó la metodología EVIDEM para actualizar las prestaciones del POS, y después de realizar dos sesiones de grupo nominal, se seleccionaron 15 criterios, de los cuales 13 eran de EVIDEM y dos del contexto del país. Con el apoyo de IETS, la agencia de evaluación de tec-nologías sanitarias (IETS) de Colombia, se desarrollaron revisiones de literatura e informes de evaluación de tecnologías sanitarias, seguidos de reuniones de expertos con decisores para la actualización del POS.

De esos 15 criterios seleccionados, los tres primeros fueron la gravedad de la enfermedad, el tamaño de la población y la eficacia del tratamiento (Castro et al., 2016). Los participantes en las sesiones consideraron que el enfoque más adecuado debía contener dos pasos para la toma de decisión: por un lado, realizar el análisis con el formato ADMC, y, de un modo complementario, realizar un análisis de impacto presupuestario.

Bélgica

En el año 2010, se publicó en Bélgica un documento (le Polain et al., 2010), donde se propo-nía un marco de referencia para mejorar la rendición de cuentas en el marco de reembolso de prestaciones públicas sanitarias, centrándose en tres criterios: viabilidad, transparencia y consistencia. En ese marco se plantearon los elementos que tenía que incorporar la decisión

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(necesidades sociales, médicas y terapéuticas; disponibilidad a pagar) y con ellos se plantea-ron cuáles podían ser los posibles criterios (Tabla 4.5).

TABLA 4.5. PREGUNTAS CLAVE Y POSIBLES CRITERIOS PARA UN PROCESO DE EVALUA-CIÓN DE REEMBOLSO DE MEDICAMENTOS EN BÉLGICA DE ACUERDO AL MARCO ADMC

DECISIÓN PREGUNTA POSIBLE CRITERIONecesidades médicas, terapéuticas y sociales

¿Se dirige el producto a una necesidad médica, terapéutica y social?

Necesidad médica:Condición amenazante para la vida / no amena-zante; síntomas severos / moderados; estado de salud inicial malo; nivel de salud de referenciaNecesidad terapéutica:Tratamientos alternativos efectivos disponibles / no disponiblesNecesidad de la sociedad:Alta/baja prevalencia; inequidades en salud; gasto público relacionado con la enfermedad

Preparación para pagar con dinero público el tratamiento

¿Estamos, como sociedad, preparados para pagar con recursos públicos el tratamiento que mejora la indicación?

Responsabilidad propia; condición relacionada con el estilo de vida

Preparación para pagar con dinero público el tratamiento que está siendo considerado

¿Estamos, como sociedad, preparados para pagar por un tratamiento en particular, dado que estamos preparados para pagar por un medicamento para esa indicación?

Seguridad y eficacia del tratamiento comparado con los tratamientos alternativos; curativo, sinto-mático, preventivo; valor terapéutico; significado de las ganancias en salud

Preparación para pagar más

¿Estamos, como sociedad, preparados para pagar más por este tratamiento que por la mejor alternativa disponible?

Valor terapéutico añadido; ahorros potencia-les más allá del sistema sanitario; cantidad e incertidumbre de la evidencia; aceptabilidad de copagos; rareza de la enfermedad

Disponibilidad a pagar (precio y reembolso)

¿Cuánto estamos dispuestos a pagar con recursos públicos para este tratamiento en particular?

Valor terapéutico añadido; impacto presupuesta-rio / capacidad de pago; razón coste-efectividad; necesidades médicas, terapéuticas y sociales; calidad e incertidumbre de la evidencia; límites al copago.

Fuente: elaboración propia a partir de le Polain et al., 2010.

En el año 2012 se consultó a la opinión pública cuáles creían que debían ser los criterios más adecuados para la fijación del precio y reembolso de los medicamentos en el marco de refe-rencia anterior, de manera que dieran respuesta a las cuestiones planteadas (los resultados se publicaron en Cleemput et al., 2014) . Los criterios finalmente seleccionados como más relevantes, así como sus pesos, pueden verse en la tabla 4.6.

TABLA 4.6. CRITERIOS SELECCIONADOS Y SUS PESOS

NECESIDAD TERAPÉUTICA PESO

Impacto de la enfermedad en la calidad de vida, dado los tratamientos disponibles 0,43

Impacto de la enfermedad en la esperanza de vida, dado los tratamientos disponibles 0,14

Incomodidad del tratamiento actual 0,43

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NECESIDAD SOCIAL PESO

Enfermedad relacionada con el gasto público por paciente 0,65

Frecuencia/prevalencia de la enfermedad 0,35

VALOR AÑADIDO PESO

Cambio en la calidad de vida 0,37

Cambio en la prevalencia 0,36

Cambio en la esperanza de vida 0,14

Impacto en el gasto público 0,07

Impacto en la incomodidad del tratamiento 0,06

Fuente: elaboración propia a partir de Cleemput et al., 2014.

El documento se acompaña con una definición de lo que se entiende por cada uno de los criterios. El documento resalta, adicionalmente, que, aunque el criterio de conveniencia/co-modidad no fue incluido como uno de los criterios por parte de los participantes, la ley belga que fija los criterios para el reembolso de medicamentos lo sitúa como unos de los criterios a tener en cuenta.

Por último, cabe señalar que el documento menciona que, en el año 2015, la King Baudouin Foundation realizó una consulta a la ciudadanía para que le indicaran cuales consideraban los criterios clave para el reembolso de prestaciones públicas sanitarias. El resultado fueron 19 criterios y 6 condiciones para el reembolso, como puede verse en la figura 4.2. Los cri-terios se agrupan en tres grandes bloques: técnico- médico, la perspectiva del paciente y la solidaridad. En el apartado médico se tienen en cuentan no solamente las necesidades mé-dicas, sino también la eficacia, los efectos secundarios, la eficiencia, etc. En el apartado del paciente se mencionan criterios como la calidad de vida, la esperanza de vida, el bienestar psico-social, etc. Por último, en el apartado de solidaridad se tiene en cuenta criterios como la rareza de la enfermedad, la asequibilidad para el paciente, etc.

4.4. CONCLUSIONES

La elección de los criterios para el ADMC es un aspecto clave para que el resultado final del análisis pueda recoger adecuadamente todas las dimensiones necesarias. Ya sea a través de una revisión de la literatura o a través de marcos pre-establecidos de ADMC como EVI-DEM, existe un alto grado de coincidencia sobre cuáles son los 10-15 claves que se repiten en las distintas experiencias internacionales (véase, por ejemplo, Tanios et al., 2013). Por tanto, las grandes diferencias en resultados no vendrán tanto determinadas por la selección de los criterios, sino más bien por la ponderación que se haga de estos criterios.

Sin embargo, pese a la coincidencia señalada sobre los criterios clave a utilizar en el ADMC, la participación de la ciudadanía y de los decisores sanitarios es clave para que la elección final esté dotada de legitimidad en el contexto de cada país.

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5CAPÍTULO


Carlos Martín Saborido

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5 TÉCNICAS DE PONDERACIÓN, PUNTUACIÓN, MODELIZACIÓN Y MANEJO DE LA INCERTIDUMBRE

5.1. INTRODUCCIÓN

Tal y como se ha ido mencionando en capítulos anteriores, el ADMC es básicamente una herramienta para ayudar a buscar una solución a un problema planteado con varias alter-nativas (soluciones) posibles, donde un conjunto de criterios nos va a permitir decidir qué alternativa es la más adecuada para nuestro problema. Una mención necesaria es la que se refiere a la manera en que esos criterios son ponderados, esto es, cuanto “pesa” cada criterio en el global de la decisión y de qué manera se va a conseguir la información de los actores implicados relativa a ese criterio.

Como se podrá figurar el lector, todos estos procedimientos, así como los citados en los capítulos anteriores, introducen cierto grado de incertidumbre en este tipo de modelos. Un ejemplo de qué significa esta incertidumbre podría ser la diferente manera en que pondera-rán los criterios un grupo de pacientes y un grupo de decisores.

En los siguientes apartados vamos a profundizar en estos conceptos de ponderación y pun-tuación de los criterios, así como en los métodos de agregación y en la identificación y ma-nejo de la incertidumbre.

5.2. ¿QUÉ REFLEJA LA PONDERACIÓN DE LOS CRITERIOS?

En general en la vida, cuando tenemos que tomar una decisión donde hay muchos actores implicados, intentamos que todos participen con su opinión y estas opiniones las solemos agrupar. En las decisiones del ámbito de la salud relativas a la incorporación de nuevas tec-nologías (medicamentos, dispositivos, programas…), son muchos los actores que tienen algo que decir. Por ejemplo, para el National Institute for Health and Care Excellence (NICE), es-tos actores están divididos en consultados y comentaristas (consultees y commentators) y se cuenta con ellos en una fase temprana del desarrollo del proceso de evaluación mediante una consulta abierta y posteriormente en una reunión presencial denominada “the scoping workshop”. En este proceso, el NICE recoge la información de los actores, aunque no la utiliza nada más que para definir el alcance de la evaluación. En el ADMC, esta información de los actores se recoge de manera estructurada y se agrupa en criterios que se van a ponderar para averiguar qué grupo de información (criterio) “pesa” más. Esta ponderación debe reflejar pues las preferencias y prioridades que tienen los actores implicados entre cada criterio, es decir, cómo de importante es el criterio X frente al Z, y, obviamente, esto será diferente para cada grupo de actores, e inlcuso entre actores de un mismo grupo.

Por ejemplo, supongamos un problema de salud para el que disponemos de 4 medicamen-tos (A, B, C y D, como refleja la tabla 5.1), sobre los cuales tenemos información relativa a distintos criterios (situados en las columnas de la citada tabla). Estos medicamentos se evaluán comparando con otro medicamento de referencia. La ponderación (última fila de la tabla) perseguiría el fin de decidir qué peso o importancia relativa tiene cada uno de los criterios para cada agente. Es lógico pensar que cada tipo de actor pueda ponderar de manera diferente (proveedor, pagador, paciente, clínico…) en función de su propia per-cepción, experiencia personal y profesional, formación, juicios de valor, intereses, etc. En este ejemplo, tras multiplicar la puntuación por la ponderación de cada criterio, se ve que el medicamento B obtiene la mayor puntuación total. En el siguiente apartado abordamos los métodos de puntuación.

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TABLA 5.1. EJEMPLO DE MATRIZ PROBLEMA

PRECIO SUPERVIVENCIA AÑADIDA

SALUD PERCIBIDA POR EL PACIENTE DURANTE EL

CICLO DE TRATAMIENTO

COSTES MÉDICOS TOTAL

De 5 a -5 en uni-dades discretas5 = ahorros sustanciales;-5 = costes adicionales sustanciales en comparación con el tratamiento de referencia

De 5 a -5 en unidades discretas5 = mucho mejor que el comparador; -5 = mucho peor que el comparador

(de 0 a 5, siendo 0 el menor grado de salud percibida y 5 el mayor grado de salud percibida)

De 5 a -5 en unidades discretas5 = mucho mejor que el comparador; -5 = mucho peor que el comparador

Med A 4 4 1 4 3,1

Med B 4 5 3 4 4,1

Med C 4 4 3 4 3,7

Med D 3 4 3 4 3,55

Ponderación 15% 40% 30% 15% 100%


5.3. ¿QUÉ HAY DETRÁS DE LA PUNTUACIÓN DE LOS CRITERIOS?

Si, tal y como se mencionó en el apartado anterior, la ponderación de los criterios refleja la importancia que cada actor da a los criterios seleccionados, cada criterio también debe ser puntuado en términos de cómo afecta a la decisión. Es decir, si un criterio fuera “la salud per-cibida por el paciente”, dependiendo de cada actor, este criterio podría ponderar un 20% del total, pero surge la pregunta de ¿cómo medimos la calidad percibida por el paciente?, es de-cir, como lo valoramos. Para responder a la pregunta debemos pensar en la mejor manera de valorar este criterio (por ejemplo, podría ser bueno/malo, del 1 al 5). Hay que tener en cuenta que las diferentes escalas y métodos para puntuar van a afectar a los resultados finales. Siguiendo con el ejemplo de la tabla 5.1, la puntuación o valoración de los criterios se haría en las celdas sombreadas en gris. En estas celdas sería donde se reportaría la valoración, y esta valoración puede hacerse de distintas maneras:

●● Directamente mediante un valor cuantitativo. Por ejemplo, en el criterio “Salud percibi-da por el paciente durante el ciclo de tratamiento”, una escala entre 0 y 5 con valores discretos o continuos de la tabla 5.1,

●● Comparando alternativas. Por ejemplo, consideramos el medicamento de referencia A y pedimos que nos digan cuánto mejor/peor es cada una de las demás alternativas (medicamentos A a D de la tabla 5.1) utilizando categorías: mucho mejor, mejor, igual, peor, mucho peor; o utilizando escalas ordinales: por ejemplo entre -5 y 5 en valores unitarios discretos, es decir de 1 en 1, siendo el cero equivalente al igual, los valores negativos equivalentes a peor y los valores positivos equivalentes a mejor,

●● Comparando escenarios que incluyan distintas combinaciones de criterios y valora-ciones. Por ejemplo, ¿Cuál de los siguientes escenarios preferiría usted?

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●— Precio alto, ganancia en supervivencia 20% superior a la referencia, igual nivel de salud percibida por el paciente durante el ciclo de tratamiento y costes médicos elevados.

●— Precio igual, ganancia en supervivencia 5% superior a la referencia, menor ni-vel de salud percibida por el paciente durante el ciclo de tratamiento y costes médicos menores.

En conjunto, los métodos de ponderación y la puntuación de los criterios se denominan “mé-todos de obtención de información” en inglés “elicitation modes”. En la siguiente sección va-mos a exponer distintos métodos de obtención de información y una breve explicación de sus similitudes y diferencias.

5.4. ¿CÓMO SE PUNTÚAN Y PONDERAN LOS CRITERIOS?

En general, podemos hablar de cuatro grandes grupos de métodos para ponderar y puntuar los criterios en el seno de los ADMC:

●● Métodos directos (direct methods): aquellos métodos que requieren que los acto-res participantes en el análisis aporten datos objetivos que directamente aborden las ponderaciones y puntuaciones para cada criterio individual. Es lo que hemos descrito anteriormente con el ejemplo del criterio “Salud percibida por el paciente durante el ciclo de tratamiento” escala entre 0 y 5 con valores discretos o continuos.

●● Métodos jerárquicos (hierarchical methods): métodos en los que, en vez de utilizar datos individuales para cada criterio, se utiliza el valor relativo entre criterios para cal-cular los pesos y las puntuaciones. Para ilustrar estos métodos se puede utilizar el ejemplo descrito en la sección anterior (consideramos el medicamento A la referencia y pedimos que nos digan cuanto mejor/peor es cada una de las demás alternativas utilizando categorías: mucho mejor, mejor, igual, peor, mucho peor o utilizando esca-las ordinales: -3,-2,-1, 0,1,2,3 siendo el cero equivalente al igual, los valores negativos equivalentes a peor y los valores positivos equivalentes a mejor).

●● Métodos (experimentos) de elección (choice experiments): en este caso, cada uno de los actores elije entre opciones hipotéticas descritas por varios criterios simultá-neamente. Los pesos y puntuaciones se derivan de comparar varios conjuntos de ex-perimentos. En este caso, el ejemplo sería el de ofrecer al evaluador escenarios con distintas combinaciones de criterios y valoraciones.

●● Métodos de concordancia (matching methods): estos métodos ofrecen distintos con-juntos de ponderaciones y puntuaciones de criterios de cada alternativa y se solicita al evaluador que indique en qué casos las alternativas que se le presentan son indiferentes.

Tal y como destacan Marsh et al., 2017, existen varias técnicas dentro de cada uno de los métodos descritos más arriba, aunque no todas son utilizadas en el sector sanitario. A conti-nuación, vamos a ilustrar los distintos métodos describiendo cuatro técnicas de ponderación y puntuación que se encuentran en la literatura.

5.4.1. Técnicas de puntuación directa

Dentro de las técnicas de puntuación directa, el entorno EVIDEM (Evidence and Value: Impact on DEcision Making) se está utilizando de manera exponencial en el sector de la salud. Como se ha comentado en el capítulo 4, actualmente el marco EVIDEM incluye 13 criterios que se

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pueden cuantificar utilizando puntuaciones directas, además de 7 criterios cualitativos. Am-bos grupos de criterios se han desarrollado mediante el análisis de las opiniones de expertos, junto con un análisis de la literatura (tabla 5.2).

TABLA 5.2. EJEMPLO DE ESTIMACIONES DIRECTAS: ENTORNO EVIDEM

CRITERIOS CUANTITATIVOS VALORACIÓN CRITERIOS CUALITATIVOS VALORACIÓNGravedad de la enfermedad 5 = muy grave;

0 = no graveMandato y alcance del sistema de salud

Impacto negativo, neutro, positivo

Tamaño de la población afectada

5 = enfermedad prevalente; 0 = muy rara

Acceso y prioridades de la población


Necesidades no cubiertas 5 = muchas y graves necesidades no cubiertas;

0 = sin necesidades no cubiertas

Intereses específicos y objetivo general


Efectividad comparada 5 = mucho mejor que el comparador;

-5 = mucho peor que el comparador

Impacto medioambiental Impacto negativo, neutro, positivo

Seguridad / tolerabilidad comparada

5 = mucho mejor que el comparador;


Coste de oportunidad y asequibilidad


Resultados reportados o percibidos por los pacientes comparados

5 = mucho mejor que el comparador;


Capacidad del sistema y uso apropiado de la intervención


Tipo de beneficio preventivo 5 = eliminación de la enfermedad;

0 = sin reducción del riesgo de la enfermedad

Contexto político / histórico y cultural


Tipo de beneficio terapéutico 5 = cura / salva vidas; 0 = sin beneficio

terapéuticoCoste comparado de la intervención

5 = ahorros sustanciales; -5 = costes adicionales

sustanciales Otros costes sanitarios comparados


sustanciales Costes no sanitarios com-parados


sustanciales Calidad de la evidencia 5 = altamente relevante

y válida; 0 = no relevante y/o

inválidaConsenso de expertos /Guías de práctica clínica

5 = fuertemente recomendado frente a otras alternativas;

0 = no recomendado

Fuente: EVIDEM Collaboration, 2017.

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La razón por la que este grupo de técnicas son las más utilizadas reside en la simpleza para puntuar los criterios y su cálculo posterior. No obstante, esta simpleza implica que los métodos de puntuación directa puedan ser susceptibles de pérdida de información, al utili-zar escalas categóricas (ordinales) en vez de continuas (cardinales). Otra debilidad de estos métodos es que la ponderación de los criterios se hace de manera separada a la puntuación de los mismos.

Entre estos métodos, también destacan:

●● ELECTRE (Roy, 1991): método comparativo que establece una relación de superiori-dad entre alternativas, es decir, trabaja con la hipótesis de que la alternativa 1 es igual o mejor que la 2, la 3, etc. El análisis lo realiza generando matrices de concordancia y discordancia. Los elementos de la matriz de concordancias con un índice creado para ver cuánto mejor es cada alternativa sobre otra para cada criterio. Los elementos de la matriz de discordancia son un índice que calcula la diferencia positiva máxima entre alternativas. Finalmente se genera una tabla de dominancias donde se ven las domi-nancias de las alternativas y se establece un ranking.

●● PROMETHEE (Brans y Vincke, 1985): el conjunto de métodos PROMETHEE (I y II) se basan en las relaciones de superación de diferentes alternativas comparadas por parejas. El analista va comparando cada pareja de alternativas utilizando para ello los criterios definidos. Para poder determinar el ordenamiento parcial (PROMETHEE I) u ordenamiento completo (PROMETHEE II) entre las diferentes alternativas se calcula la matriz de decisión y luego una matriz de índices de preferencia de manera similar al método ELECTRE. Se analizan los “flujos positivos” o relaciones de superioridad de unas alternativas sobre otras y los “flujos negativos” o relaciones de inferioridad. A partir del análisis de estos flujos se establece el ranking de alternativas.

●● VIKOR (Muñoz y Romana, 2016): permite trabajar con criterios cuantitativos y cuali-tativos aplicando técnicas diferentes a los métodos anteriores, pero con la ventaja de que permite utilizar unidades o métodos de puntuación diferentes, que es una limita-ción de ELECTRE y PROMETHEE. El análisis se realiza en cuatro pasos. En el primero se calculan los mejores y peores valores para cada criterio o valores positivos/negati-vos si el método de puntuación es del tipo “-5 a 5”. En el segundo paso se calculan los parámetros S y R que comparan a cada alternativa en cada criterio y el parámetro Q que relaciona los dos anteriores. En el tercer paso se ordenan las alternativas por los parámetros del paso anterior. Finalmente se selecciona la alternativa en base al valor Q mínimo cumpliendo las condiciones de “ventaja aceptable” y “estabilidad aceptable”.

5.4.2. Comparación por pares con escalas ordinales (técnica jerárquica)

La comparación por pares es una técnica que se ha utilizado tradicionalmente para com-parar las distintas jerarquías dentro del proceso jerárquico de análisis. Para entender esta técnica proponemos la siguiente figura (Figura 5.1).

En esta figura encontramos los criterios de un estudio (Pozo-Martín, 2015) sobre distintos software para ADMC implementados en el análisis de decisión de cartera (PDA) y que incluía este árbol jerárquico hipotético. En este trabajo se evalúan dos de los software más utiliza-dos: Annalisa in Elicia (Annalisa In Elicia, 2015) y M-MACBETH (M-MACBETH, 2015). Esta

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jerarquización permite dos cosas: simplificar criterios complejos en aquellos más simples y poder realizar comparaciones dentro del mismo nivel jerárquico.

FIGURA 5.1. JERARQUÍA DE CRITERIOS PARA UN PACIENTE HIPOTÉTICO

JERARQUÍANIVEL 1

JERARQUÍANIVEL 2

JERARQUÍANIVEL 3

¿CUÁL ES LA MEJOR ESTRATEGIA DE GESTIÓN CLÍNICA?

Efectos adversos relacionados con el tratamiento

C1(b): cura para el cáncer

C2(b): esperanza de vida

Calidad de vida a medio plazo

C10(b): carga económica de la enfermedad a medio plazo

C7(b): autocuidado

C3(b): dolor relacionado con la enfermedad

C4(b): disnea relacionada con la enfermedad

C5(b): astenia relacionada con la enfermedad

C8(b): trabajo en una semana normal

C9(b): interferencia de la enfermedad con la vida familiar y/o con otras actividades sociales

C6(b): problemas emocionales relacionados con la enfermedad

Síntomas relacionados con el cáncer

C11(b): disnea relacionada con el tratamiento debido a neumonisis o fibrosis pulmonar

C12(b): disfagia relacionada con el tratamiento debido a esofagitis

C13(b): infección relacionada con el tratamiento debido a inmunodeficiencia

C14(b): diarrea relacionada con el tratamiento

C15(b): vómitos relacionados con el tratamiento

C16(b): alopecia relacionada con el tratamiento

C17(b): parestesia relacionada con el tratamiento

C18(b): fatiga relacionada con el tratamiento

C19(b): anorexia relacionada con el tratamiento

C20(b): visita a los servicios de salud

C21(b): hospitalizaciones

C22(b): tiempo de espera (debido a listas de espera) entre intervenciones

C23(b): tratamiento por el mismo equipo de clínicos

C24(b): observación vigilada

Calidad de la atención sanitaria desde el inicio del tratamiento hasta el medio plazo

Fuente: Pozo-Martin, 2015.

Siguiendo con el ejemplo de la figura 5.1, para poder determinar los pesos de cada criterio, se propondrían parejas de comparaciones que incluyeran criterios o subcriterios pero del

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mismo nivel jerárquico. Este par de criterios o subcriterios irían acompañados de una escala de 9 puntos, tal y como señala la figura 5.2. En esta figura vemos cómo hemos tomado como ejemplo dos subcriterios del nivel jerárquico 2:

●● Diarrea relacionada con el tratamiento●● Vómitos relacionados con el tratamiento

Pedimos al participante que indique cuál de los dos subcriterios le parece más relevante y en qué medida, mediante la utilización de la escala de la figura 5.2.

FIGURA 5.2. EJEMPLO DE COMPARACIÓN POR PARES PARA DETERMINAR EL PESO DE LOS CRITERIOS EN UN ANÁLISIS JERÁRQUICO

De extrema importancia

9

Diarrea realccionada con el tratamiento Vómitos relacionados con el tratamientoo

De extrema importancia

-9

Enorme importancia

7

Enorme importancia

-7

Alta importancia

5

Alta importancia

-5

Moderada importancia

3

Moderada importancia

-3

Similar importancia

1


Una vez que se tienen todas las respuestas para todas las posibles comparaciones por pa-res, se realiza un análisis para comprobar la consistencia de las respuestas. Saaty propuso lo que se conoce como tasa de consistencia (Saaty, 1980; Saaty, 1990), donde un valor de dicha tasa menor de 0,1 hará considerar la matriz como suficientemente consistente. Si se supera esta tasa, se debe considerar realizar de nuevo el proceso.

Para la puntuación de los criterios se utilizaría una escala ordinal para su cuantificación, como se describió en la estimación directa (sección 5.4.1).

5.4.3. Método de elección discreta

A diferencia de la estimación directa, este método presenta a los participantes alternativas hipotéticas sobre las que tienen que decidir. Estas alternativas incluyen los criterios que se han definido para el ADMC concreto. Con esta técnica se pretende que el participante haga una valoración de cada criterio mediante la combinación de los diferentes atributos de las alternativas hipotéticas presentadas.

Por ejemplo, volvamos al ejemplo de la figura 5.1 y tomemos varios subcriterios del nivel 2 y 3. Podríamos definir el medicamento A y el medicamento B mediante la combinación de distintos atributos para cada subcriterio, tal y como muestra la tabla 5.3.

TABLA 5.3. EJEMPLO SOBRE EL MÉTODO DE ELECCIÓN DISCRETA

DOLOR RELACIONADO CON LA DOLENCIA (0-100)

ASTENIA RELACIONADA CON LA DOLENCIA

DISNEA RELACIONADA CON EL TRATAMIENTO

RIESGO DE MUERTE

Medicamento A 30 Moderado Severo 5%

Medicamento B 10 Moderado No 8%


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En el caso de nuestro experimento, el participante debe elegir uno de los dos escenarios. Una vez se tiene un gran número de resultados de estos experimentos, se genera un modelo de regresión que permitirá obtener la ponderación y el cambio en preferencias de los participan-tes entre los criterios considerados.

5.4.4. Método de Keeney-Raiffa

Este método se fundamenta en la idea de la existencia de una función de utilidad asociada a cada uno de los atributos que se consideran en el problema de decisión (Keeney y Raiffa, 1976). El objetivo es conseguir una medida de la utilidad total de cada una de las alternativas mediante la composición de las “n” funciones de utilidad correspondientes a los “n” atributos. Es decir, que para cada atributo se calcula una función de utilidad (habitualmente funciones parciales) y luego se calcula una única utilidad para cada alternativa evaluada en el ADMC.

Por ejemplo, si tenemos un criterio que es “10-20% de probabilidad de sufrir un evento adverso”, la función de utilidad parcial de este criterio se hace construyendo una relación entre el rango del criterio (10-20%) y una escala numérica discreta, habitualmente de 0-100. Esto se puede ver gráficamente en la figura 5.3, donde hemos representado dos funciones de valor, una lineal y otra no lineal, ya que se pueden dar las dos circunstancias. Si la relación es lineal, el cálculo final será más sencillo y si es no-lineal habrá que utilizar métodos más complejos. Para construir la función, se va preguntando a los actores sobre las distancias dentro del rango. Para nuestro ejemplo, una pregunta podría ser “¿Qué valor consideraría usted que es el término medio entre el 10% y el 20% de probabilidad de sufrir un evento adverso? ó ¿Considera usted equivalente la diferencia entre 10% y 11% de probabilidad y 19% y 20% de probabilidad? Este proceso se repite las veces que se considere necesario hasta tener la forma de la función definida.

FIGURA 5.3. EJEMPLO DE FUNCIÓN DE UTILIDAD PARCIAL

100

90

80

70

60

50

40

30

20

10

09 11 13 15 17 19

Relación lineal Relación no lineal


El método de Keeney-Raiffa incluye también la permutación de pesos unido a las funciones de utilidad parciales. Esta permutación de criterios se hace de la siguiente manera:

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●● Se toma el criterio más importante para la decisión y se le asigna un valor de 100.

●● Se le presenta a los participantes en el ADMC una comparación de este criterio con otro y se le pide que nos dé el valor relativo del criterio a comparar con el primero.

Siguiendo con el ejemplo anterior, si tenemos como criterio más relevante “10-20% de proba-bilidad de sufrir un evento adverso”, es decir, le hemos dado la puntuación de 100. Podemos tomar otro criterio, como por ejemplo “probabilidad de entre el 20 y el 30% de desarrollar una leve disnea” y presentar la siguiente comparación: si una mejora en la probabilidad de entre el 10 y el 20% de sufrir un evento adverso tiene una valoración de 100 (escala de 0 a 100), ¿qué valoración le daría usted a una mejora en la probabilidad de entre el 20 y el 30% de desarrollar una leve disnea?

Este proceso se repetiría con cada uno de los criterios hasta obtener un ranking de criterios.

5.5. ¿CÓMO UNIMOS LA PONDERACIÓN Y LA PUNTUACIÓN?

Dentro de los métodos utilizados en el ADMC expuestos en los apartados anteriores, hemos descrito los métodos de ponderación y puntuación que se utilizan con más frecuencia en el área de la salud. De igual modo, existen diversos métodos para unir la ponderación y la pun-tuación. Esos métodos se denominan en conjunto métodos de agregación, puesto que su finalidad es agregar las preferencias para obtener un valor global que represente los atributos de cada alternativa y nos facilite la decisión. Entre los métodos de agregación, dentro de los modelos de medida de valor multiatributo (MAVT, MAUT y AHP), nos encontramos:

●● Método aditivo

●● Método de regresión

●● Método multiplicativo

●● Álgebra de matrices

El método aditivo consiste simplemente en multiplicar cada puntuación en cada criterio por su ponderación y así calcular el valor de cada alternativa. Es de los más empleados, ya que tiene la ventaja de ser más fácil de entender y comunicar a los agentes participantes y a los decisores.

El método de regresión es el utilizado cuando los pesos y la puntuación se han extraído utilizando un experimento de elección discreta. Así, después de presentar todas las compa-raciones por pares, se dispone de una puntuación sobre la preferencia de cada alternativa para cada atributo. De esta manera, se construye un modelo de regresión que estime la pro-babilidad para cada alternativa de ser la preferida.

El método multiplicativo es similar al método aditivo, pero en algunas ocasiones las puntua-ciones se elevan a la ponderación de su correspondiente criterio o bien se tiene en cuenta las utilidades individuales de cada participante, como ocurre en las técnicas de utilidad mul-tiatributo.

Por último, podemos realizar la síntesis o agregación de valores utilizando álgebra de ma-trices.

De los cuatro métodos que hemos explicado en este capítulo (5.4.1 a 5.4.4), los métodos de estimación directa y el método de Keeney-Raiffa pueden utilizar la técnica aditiva o mul-

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tiplicativa. En el caso de la comparación por pares (AHP) se utilizaría álgebra de matrices, mientras que, en el caso de la elección discreta, utilizaríamos el método de la regresión (Tabla 5.4).

TABLA 5.4. MÉTODOS DE PUNTUACIÓN Y DE AGREGACIÓN

MÉTODOS DE PUNTUACIÓN MÉTODOS DE AGREGACIÓN

Método de puntuación directa Aditivo o multiplicativo

Método de Keeney-Raiffa Aditivo o multiplicativo

Método de comparación por pares Álgebra de matrices

Método de elección discreta Regresión


En este punto, nos podemos cuestionar cuándo utilizar la técnica aditiva y cuándo la técnica multiplicativa. Pues bien, la norma general es que, cuando los criterios sean independientes en su desarrollo, es decir, si no existe interacción entre criterios, se usará el método aditivo. Si nos encontramos en situaciones donde esta interacción o dependencia existe, entonces utilizaremos el método multiplicativo.

La elección del método de agregación es relevante, dado que puede influir en el resultado del modelo. Por ello, conviene tener en cuenta este hecho de dos maneras:

●● Si la elección del método es fija (p.e. método aditivo), entonces la heterogeneidad e incertidumbre debe ser explorada desde el principio mediante los métodos de manejo de la incertidumbre que se explican en la sección 5.7.

●● Haciendo directamente un análisis de sensibilidad final intercambiando el método adi-tivo y multiplicativo y estudiando las diferencias.

5.6. DISCUSIÓN ACERCA DE LA PUNTUACIÓN Y PONDERACIÓN

Cuando se habla de los diferentes métodos de ADMC que se han presentado en los capítulos anteriores, se suelen comparar en términos de complejidad de las técnicas utilizadas (Guitouni y Martel, 1998), de la facilidad de utilización de las herramientas, y en menores ocasiones, se comparan las técnicas de ponderación (van Til et al., 2014). En el área de la salud, es muy relevante el punto de vista del decisor, pues al fin y al cabo no es solo la decisión de una polí-tica pública como la construcción de un puente, sino la decisión de financiar una intervención sanitaria que impactará en la salud de los ciudadanos, cuyo valor es superior a cualquier obra civil. Por este motivo, es necesario prestar atención no solo al soporte informático o la facili-dad de uso de un análisis sino a la validez de sus resultados. Este mismo planteamiento se vive hace tiempo con las evaluaciones económicas basadas en modelos matemáticos donde, debido a las asunciones de éstos, la validez de los resultados puede quedar algunas veces en entredicho.

En este sentido, en el ADMC la validez de los resultados dependerá de que los criterios que se hayan elegido sean correctamente ponderados y valorados, capturando las preferencias reales de los participantes (actores del sistema), y más aún, que estas preferencias sean de la calidad necesaria para poder aplicarlos en el modelo analítico que se vaya a utilizar.

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El nivel de validez exigido a un ADMC dependerá del objetivo perseguido, ya que cuando un ADMC se utiliza para evaluar una nueva tecnología sanitaria o para decidir el precio de reembolso de un medicamento, la decisión debe estar muy bien sustentada. En cambio, si el objetivo es simplemente realizar un ranking, esta validez puede ser más relajada.

Otra cuestión a tener en cuenta, y que vemos muchas veces en las discusiones de estudios que emplean ADMC, es la carga cognitiva de los participantes (Marsh et al., 2017). Este es un factor que puede llevar a decidirnos por unas técnicas u otras, ya que no supone el mismo esfuerzo para el participante, por ejemplo, decidir entre escenarios hipotéticos tal y como hemos descrito en el apartado 5.4.3 que realizar las comparaciones con la permutación de pesos de los criterios de las técnicas jerárquicas del apartado 5.4.4. Además, tal y como he-mos explicado anteriormente, algunas de las técnicas implican responder a preguntas para la ponderación y además responden a otras para la valoración. Por último, en este apartado de la carga cognitiva se incluye el que algunas de las técnicas han de realizarse mediante sesiones presenciales más o menos prolongadas, mientras que otras se pueden implemen-tar mediante encuesta. Esto tiene pros y contras, lógicamente: mientras que la modalidad de sesión presencial permite interacción, también puede llegar a ser más pesada y requerir un tiempo concreto de la vida de los participantes. Por el contrario, la utilización de encuestas (elección discreta) permite que el participante lo realice cuando quiera, pero limita la interac-ción. Otra consideración relevante en relación a las sesiones presenciales versus las encues-tas, es la heterogeneidad e incertidumbre, esto es, en sesiones presenciales donde un grupo de participantes interactúan tienden a buscar y conseguir el consenso entre ellos, mientras que en las entrevistas no se puede llegar a este consenso.

Un factor también relevante en la elección de las técnicas es la manera en que los resultados se presentan e interpretan. Esto no supone un gran problema siempre y cuando los resulta-dos numéricos de tipo 0-1 como los que ofrecen los métodos que utilizan la aproximación de la suma ponderada, vayan acompañados del significado del número y del cambio dentro del rango. En el caso de la elección directa, el resultado en forma de regresión, lo que expresa es la probabilidad de que un participante elija una alternativa frente a otra. Otro asunto de importancia en relación a los resultados es la transparencia no solo de los números finales sino del proceso por el que se ha llegado a ellos, por lo que procesos de estimación directa sin análisis estadísticos complejos detrás tenderán a ser más fácilmente trazables.

Por último, se debe considerar que, como todo modelo y análisis, el ADMC incluye una cierta incertidumbre sobre la robustez del modelo, la ponderación, la valoración y el análisis de datos. Es por esto que vamos a dedicar la siguiente sección a abordar esta incertidumbre.

5.7. EVALUACIÓN Y MANEJO DE LA INCERTIDUMBRE

Como en todos los ejercicios de modelización, el resultado depende de las asunciones he-chas y de las decisiones que se han tomado a lo largo de la construcción del modelo, no solo de los inputs y de la propia estructura del mismo. Es por ello que cuando construimos un modelo empezamos a hacer una lista de las áreas donde vamos a encontrar incertidumbre, duda, variabilidad no explicada… Tradicionalmente, en evaluación económica se habla de los siguientes tipos de incertidumbre:

●● Incertidumbre estructural: será aquella que va ligada al diseño del modelo que hemos construido y cómo lo hemos hecho para poder conseguir el objetivo planteado.

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●● Incertidumbre estocástica: hace referencia a aquella que se debe al azar y que pode-mos encontrar simplemente por el hecho de tomar una muestra de una población y medir una variable. Encontraremos que, aunque la muestra esté compuesta por per-sonas muy parecidas, puede existir una variabilidad debida al azar. Esta incertidumbre la refleja la desviación estándar o la varianza.

●● Incertidumbre acerca de los parámetros: es aquella incertidumbre asociada a un pa-rámetro o variable concreta dentro de un grupo de individuos cuando lo comparamos con otro grupo de individuos extraídos de la misma población. En estadística, esta incertidumbre puede medirse a través del error estándar.

●● Heterogeneidad: es aquella incertidumbre que va asociada a las características de cada persona. Es decir, cuando comparamos personas, éstas no son exactas y por lo tanto diferirán en algo. La cuantificación de esas diferencias es la que nos da la idea de la heterogeneidad. Debemos tener en cuenta que los análisis de sensibilidad pueden capturar la heterogeneidad observable si se diseñan ad hoc para cada parámetro, pero la heterogeneidad no observable se captura mediante análisis de sensibilidad más globales, como los análisis de sensibilidad probabilísticos.

●● Incertidumbre sobre la evidencia clínica: es aquella que se asocia con la información incluida en cada criterio. Es decir, las fuentes de información y los métodos y estra-tegias utilizadas para hallar y reportar la evidencia sobre las alternativas a evaluar. Algunas herramientas, como EVIDEM, incluyen criterios específicos para evaluar la calidad de la evidencia.

En conjunto, toda esta incertidumbre se evalúa con una serie de análisis de sensibilidad que van a cuantificar el impacto de la incertidumbre en el resultado y, por tanto, nos dará una me-dida de validez de los resultados, tal y como acabamos de mencionar en la sección anterior.

5.7.1. Incertidumbre estructural

Cuando hablamos de incertidumbre en la estructura del modelo nos referimos básicamente a cómo se toma la decisión acerca del modelo a utilizar y a cómo se han decidido los crite-rios que van a formar parte del modelo. Aunque parezca que trabajando estos dos puntos se podría controlar la incertidumbre estructural, hay que tener en cuenta que previo a la elección del modelo y de los criterios ha habido una selección de los actores/participantes y un en-cuadre del problema a tratar. Esto quiere decir que si no hemos incluido a los participantes relevantes para abordar el problema (no incluir pacientes, decisores, industria…), ya comen-zaremos con un problema de difícil solución con un análisis de sensibilidad.

Para tratar de evitar la incertidumbre en el momento de la elección de los criterios, conviene hacer una aproximación top-down y bottom-up combinada, ya que con la combinación de ambas podemos estar más seguros de haber incluido todos los criterios relevantes y tener un árbol jerárquico de criterios consistente. Es decir, si comenzamos por enumerar los gran-des criterios del problema que queremos abordar y vamos desmenuzándolos hasta llegar a subcriterios de menor tamaño y luego retomamos el camino de manera inversa, podemos comprobar si nuestro árbol jerárquico es el adecuado. Todo este proceso debe ser debatido, discutido y consensuado entre los actores. Por eso se remarcó anteriormente que la elección correcta de los actores/participantes es crucial. No debemos perder de vista que, a pesar del ejercicio combinado top-down y bottom-up, el listado final de criterios debe ser lo más simple posible dentro de la exhaustividad. Por desgracia, no existen todavía guías que nos permitan

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saber el número óptimo de criterios a incluir o el tipo de criterios a incluir, así que la mejor manera de testar la incertidumbre estructural es lanzar el modelo utilizando diferentes alter-nativas de grupos de criterios o árboles de decisión (van Til et al., 2014; Ijzerman et al., 2008).

5.7.2. Incertidumbre en la puntuación

Esta incertidumbre se relaciona con la incertidumbre estocástica, la incertidumbre acerca de los parámetros y la heterogeneiad descrita al inicio de esta sección 5.7. Cuando analizamos los métodos de valoración, podemos pensar rápidamente en los tipos de incertidumbre que hemos mencionado al principio de esta sección, unidos a los métodos descritos en el capí-tulo. Cuando un participante valora un criterio, puede ofrecer una valoración distinta en dos momentos de tiempo, sobre todo si se utilizan escalas con multitud de valores. Imagínese una escala de 100 puntos para un criterio, y al participante se le solicita una valoración del cri-terio hoy y otra dentro de 15 días (re-test). Es muy posible que, en escalas con tantos valores, exista una variación dentro del mismo individuo. De la misma manera, puede existir variación entre participantes aparentemente idénticos, cuanto más en aquellos que no lo son o entre participantes que representan a actores diferentes. Es por ello que esta etapa del ADMC es una fuente de incertidumbre crucial. Para incorporar esta incertidumbre en el modelo y poder valorarla más adelante, se debe utilizar los estadísticos de centralización (media, moda, me-diana) necesarios, así como los estadísticos de dispersión (desviación estándar, intervalos de confianza…) que cuantifican la incertidumbre. Para evaluar la heterogeneidad que puede venir de los diferentes perfiles de participantes, se pueden realizar análisis de subgrupos y ver si se necesita un análisis más profundo en este sentido. Esto puede ocurrir cuando se tie-nen por ejemplo perfiles clínicos de distintos ámbitos como atención primaria/especializada, sector público/privado…

Por último, no olvidemos que cuando se presentan criterios basados en datos provenientes tanto de la literatura como de expertos (cuando no hay datos publicados o accesibles), estos datos deben incorporar a su vez la incertidumbre propia de la agregación de los mismos. Por ejemplo, si hablamos de un criterio que sea supervivencia media, debemos incluir el intervalo de confianza para que al manejar este dato en funciones parciales como las descritas en la sección 5.3.4, podamos ajustar los valores del criterio a las escalas elegidas. Este punto hace referencia la incertidumbre sobre la evidencia clínica mencionada al inicio.

5.7.3. Incertidumbre en la ponderación

En este punto, ya habremos deducido que toda la incertidumbre en la ponderación viene de los participantes en el ADMC. Esto se debe a que el peso de los criterios, sea el método que sea, está influenciado por la variabilidad entre participantes, variabilidad intrasujeto, …

Clásicamente se utiliza la media aritmética y su desviación estándar como medio para obte-ner el peso global de cada criterio. Sin embargo, existen otras aproximaciones, como puede ser la media geométrica utilizada en las técnicas jerárquicas.

En cuanto a la heterogeneidad, al igual que en la incertidumbre alrededor de la puntuación de los criterios, hay que prestar atención a los posibles subgrupos y evaluarla en profundidad, buscando fuentes de heterogeneidad que puedan afectar al resultado. En cuanto a la varia-bilidad intrasujeto, si para la ponderación solo se solicita al participante una por criterio, esta variabilidad no existiría, si no es así, y se ha realizado un re-test, al igual que antes debemos reflejarla.

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Por último, una vez que hemos visto cómo incluir o reducir la incertidumbre en la puntuación y la ponderación, debemos mencionar los métodos de agregación, es decir, los métodos para combinar puntuación y ponderación. El método más sencillo y más fácil de entender es el aditivo, donde cada criterio se multiplica por su valoración y luego se suman estas cantida-des para cada alternativa. Esto implica tomar una decisión sobre si primero promediar las ponderaciones de todos los participantes y multiplicarlo por el promedio de todas las pun-tuaciones, o si por el contrario, multiplicar la ponderación y la puntuaciónde cada participante y luego promediar el producto de cada participante. En los dos casos nos darían resultados diferentes en términos de variabilidad, por lo que, de nuevo, esta incertidumbre debemos reflejarla mediante los errores estándar o intervalos de confianza adecuados.

5.7.4. Análisis de sensibilidad en el ADMC

Una vez que hemos identificado las diferentes fuentes de incertidumbre en el modelo, de-bemos decidir cómo hacer explícito el impacto de ésta en los resultados. Una primera idea podría ser realizar distintos ADMC para las distintas incertidumbres descritas en cada fase, pero esto sería demasiado engorroso, además de ser una tarea infinita. Se recomienda hacer un análisis de sensibilidad de todo el modelo en conjunto, incorporando todas las fuentes de incertidumbre. En la evaluación económica convencional, este análisis se realiza de dos maneras, de manera determinística o probabilística.

Un análisis determinístico consiste en variar los valores de los parámetros cada vez y obser-var la influencia de este cambio en el resultado y en las conclusiones alcanzadas. Podemos variar un parámetro o varios a la vez. Por ejemplo, variamos el peso de un criterio por un valor de su intervalo de confianza o de su rango y observamos el impacto en el resultado. Es un método sencillo, pero implicaría gran cantidad de análisis a realizar y no podríamos observar la interacción entre varios parámetros a la vez.

Por el contrario, un análisis probabilístico permite combinar varias fuentes de incertidum-bre, por ejemplo, pesos de los criterios, puntuación o incertidumbre de los datos utilizados para elaborar los criterios. Se le atribuye una distribución estadística a cada parámetro que se considere relevante o influyente en el análisis, teniendo en cuenta la definición y caracte-rísticas de cada parámetro, y se hacen estimaciones aleatorias de cada uno de los valores. Así pues, en vez de utilizar, pongamos, por ejemplo, el promedio del peso de un criterio, construimos una función de probabilidad con el valor promedio y la desviación estándar. De esta manera, la distribución refleja la incertidumbre de modo que gráficamente podría-mos ver una función de densidad de probabilidad, por ejemplo, Normal, muy estrecha en su base que nos indicaría poca incertidumbre y otra con una base ancha que indicaría lo contrario.

Una vez que tenemos definidas las funciones de probabilidad para cada parámetro en el modelo, tomamos un valor aleatorio de cada parámetro, calculamos el resultado del modelo y repetimos este proceso un gran número de veces (por ej. 1.000 o 10.000). Posteriormente calculamos el resultado medio de las “n” veces que lo hemos repetido y observamos si el re-sultado es estable en un porcentaje elevado de las veces, es decir, si en un 95% de las veces sale la misma alternativa elegida de dos posibles, lo que nos daría idea de que la incertidum-bre no está afectando al modelo. Si por el contrario, nos saliera que una alternativa sale como la mejor opción el 30% de las veces, otro 30% de las veces sale otra y una tercera el 40% restante, entonces estaríamos ante un resultado dudoso muy influido por la incertidumbre.

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5.8. CONCLUSIONES

Como resumen de lo mencionado en este capítulo en lo referente a los métodos de puntua-ción y ponderación, podemos quedarnos con dos ideas principales. La variedad de técnicas de ADMC es tan grande que haría falta un consenso o guía que permita elegir la técnica más adecuada, ya que un investigador en evaluación económica o del ámbito de la salud y que no es experto en ADMC, puede no saber que técnica es la más adecuada para conseguir su objetivo. Por otro lado, al igual que ha venido pasando con la modelización en evaluación económica con los modelos de Markov (muchos evaluadores utilizan este modelo porque no conocen otro y no investigan en otras modalidades) y como enuncia la ley del martillo de oro, “cuando tu única herramienta es un martillo, todos tus problemas parecen clavos” (Maslow, 1966), corremos el riesgo de utilizar solo el marco EVIDEM independientemente del objetivo de nuestro análisis.

En cuanto a lo tratado sobre la incertidumbre, ésta se introduce en un ADMC en distintas fases (estructuración del problema, selección de participantes…) y a través de distintos ele-mentos (parámetros, evidencia clínica…) y a menudo no es posible o incluso deseable (en el caso de la heterogeneidad) reducir la incertidumbre, pero en cualquier caso esta incertidum-bre debe hacerse explícita y estudiar cómo afecta al resultado del análisis.

Hemos revisado cómo los resultados cuantitativos del análisis dependen de la forma en que se ponderan y valoran los criterios, así como del método de agregación, mientras que la interpretación del resultado del modelo también depende de la forma en que se presenta el resultado al decisor.

Finalmente, el análisis de sensibilidad es la manera de evaluar la incertidumbre del análisis. Estos análisis (determinísticos o probabilísticos) ayudarán a cuantificar la incertidumbre del análisis. Debemos tener en cuenta que la posibilidad de realizar análisis de sensibilidad pue-de ser infinito y podemos “retorcer” los números de innumerables formas, pero no debemos perder de vista que el ADMC es una herramienta para la toma de decisiones y que la incerti-dumbre debe ser en último lugar valorada por los decisores.

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REFERENCIAS

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6CAPÍTULO

REVISIÓN DE GUÍAS METODOLÓGICAS Y DE BUENAS PRÁCTICAS EN ADMC

Marta Trapero-Bertran

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6 REVISIÓN DE GUÍAS METODOLÓGICAS Y DE BUENAS PRÁCTICAS EN ADMC

6.1. INTRODUCCIÓN

Este capítulo proporciona una guía emergente de buenas prácticas sobre la implementación del ADMC para apoyar las decisiones sanitarias. La audiencia principal de este capítulo del libro, cuyo objetivo es transmitir las nociones técnicas básicas que permitan entender los métodos utilizados en este tipo de análisis, son los profesionales sanitarios que han oído hablar de la metodología del ADMC, pero que no son especialistas en ella.

Un ADMC requiere un diseño técnico que refleje tanto las decisiones sociales (quiénes parti-cipan, cuándo y cómo, etc.) como las técnicas empleadas (qué métodos, qué software, etc). El ADMC es un enfoque estructurado y explícito para informar mejor la toma de decisiones, en nuestro contexto, las sanitarias. La toma de decisiones que se produce en ausencia de criterios y procesos de evaluación objetivos puede dar como resultado la variabilidad en los factores considerados, las discrepancias en la forma en que se pondera la importancia de los criterios y elecciones inconsistentes. Así, emplear enfoques estructurados y explícitos que requieren una evaluación de muchos criterios puede mejorar significativamente la calidad de la toma de decisiones. Las guías metodológicas y buenas prácticas tratan de homogeneizar los diferentes pasos para realizar un ADMC dentro de la subjetividad de los juicios de valor utilizados a lo largo del proceso (prioridades, importancia de valores, etc.). En un ADMC los tomadores de decisiones son aquellos que hacen la elección entre alternativas, mediante ponderaciones y rankings. Por lo tanto, establecer una definición y marco común y unas pau-tas de buenas prácticas para llevar a cabo un ADMC puede contribuir significativamente a una toma de decisiones sanitarias más informada, más eficiente y más equitativa. El objetivo principal de este capítulo es resumir y explicar coincidencias y diferencias de las distintas guías de buenas prácticas del ADMC en la salud, haciendo una revisión de la literatura de las diferentes guías de este tipo de análisis aplicado a las decisiones de salud.

El capítulo está estructurado de la siguiente manera. Tras esta primera sección introductoria, el segundo apartado del capítulo se centra en explicar y describir los métodos utilizados para realizar esta revisión de la literatura sobre guías metodológicas y guías de buenas prácticas del ADMC. En el tercer apartado se describen los resultados encontrados en esta revisión, a lo largo de cinco subapartados. El primer subapartado de resultados pretende describir el proceso de realización de un ADMC. El segundo subapartado describe los criterios más co-múnmente empleados en el ADMC. El tercer subapartado pretende enumerar los diferentes tipos de modelos de ADMC vislumbrados en la revisión. El cuarto subapartado cita algunos ejemplos encontrados en la revisión de decisiones de salud a las que podría aplicarse fácil-mente el ADMC. El quinto y último subapartado describe la lista de verificación de las guías de buenas prácticas de ISPOR para el ADMC. Finalmente, el cuarto y último apartado es de discusión, ofreciendo una reflexión sobre los aspectos que generan más controversia a nivel metodológico de este análisis y donde se citan los potenciales próximos pasos que pueden guiar la investigación metodológica en los próximos años de este tipo de análisis.

6.2. MÉTODOS DE LA REVISIÓN BIBLIOGRÁFICA DE GUÍAS METODOLÓGICAS Y BUENAS PRÁCTICAS DEL ADMC

Se realizó una búsqueda de revisiones sistemáticas del ADMC en el campo sanitario para identificar estudios y guías metodológicas que apliquen el ADMC en un contexto sanitario en los últimos diez años (publicados desde 2007). Esta revisión tiene como objetivo identificar y resumir las técnicas del ADMC empleadas en el campo de la salud, con lo que no es nece-

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sario establecer una restricción temporal muy amplia, ya que, aunque estas técnicas hace muchos años que se han utilizado, no ha sido hasta recientemente cuando ha resurgido el interés en revisar esta metodología y establecer guías metodológicas sobre la misma. Por lo tanto, las revisiones sistemáticas publicadas sobre esta metodología son recientes y no anteriores a los últimos 10 años. Se restringió la búsqueda a artículos publicados en inglés y español. El criterio de inclusión de los estudios era que fueran una revisión sistemática de la aplicación del ADMC en salud o una guía metodológica de ADMC de alguna institución u organización pública o privada sanitaria publicada por algunas de las agencias evaluadoras de los países con más tradición en evaluación de intervenciones o programas sanitarios, como por ejemplo la Canadian Agency for Drugs and Technologies for Health (CADTH) o el National Insitute for Health and Care Excellence (NICE) del Reino Unido. Ambas son dos ejemplos relevantes, pero no los únicos.

Se utilizaron las siguientes bases de datos para realizar la búsqueda: Medical Literatu-re Analysis and Retrieval System Online (MEDLINE), Public Medline (Pubmed) y Web of Knowledge. Los términos de búsqueda utilizados fueron: “multicriteria decision making” OR “multi-criteria decision making” OR “multicriteria decision analysis” OR “multi-criteria decision analysis” OR “MCDA” OR “multiple criteria decision” OR “multicriteria analysis” OR “multi-crite-ria analysis”. Estos términos de búsqueda fueron usados conjuntamente con palabras rela-cionadas con la salud como “health” OR “health care” OR “healthcare” OR “medic*”, y terminos relacionados con métodos o revisiones de la literatura como “systematic review” OR “review” OR “bibliometric” OR “method*” or “technique*”.

Además de estas bases de datos, se realizaron búsquedas manuales en los siguientes ca-tálogos y programas de conferencias: Society for Medical Decision Making (SMDM), Health Technology Assessment International (HTAi), International Society for Pharmacoecono-mics and Outcomes Research (ISPOR), International Health Economics Association (iHEA) y la European Health Economics Association (EuHEA). Se examinaron las referencias bi-bliográficas de los estudios relevantes encontrados en la revisión para identificar estudios de interés para esta revisión. La autora del capítulo examinó los estudios identificados en la revisión para determinar si cumplían los de elegibilidad especificada.

6.3. RESULTADOSEsta revisión ha encontrado diferentes guías de buenas prácticas publicadas por distintos organismos públicos y privados que han examinado la aplicación del ADMC. Por ejemplo, la Agencia de Investigación y Calidad de la Atención Médica de los Estados Unidos (AHRQ) (US Department of Health & Human Services, 2012), la CADTH (Husereau et al., 2010), el De-partamento de Salud del Reino Unido y de Gobiernos Locales (Department for Communities and Local Government, 2009; Marsh et al., 2013), el NICE en Inglaterra y Gales (Thokala y Duenas, 2012), la Oficina de Economía de la Salud del Reino Unido (Devlin y Sussex, 2011), el Instituto Alemán de Calidad y Eficiencia en Salud (IQWiG) (Danner et al., 2011), el Programa de Política Sanitaria Internacional (Youngkong et al., 2012) y el Programa de Evaluación de Intervención y Tecnología de la Salud en Tailandia (Youngkong et al., 2012). Estas organiza-ciones/agencias han utilizado y propuesto el ADMC como un enfoque para incorporar las preferencias de las partes interesadas en la investigación de efectividad comparativa (US Department of Health & Human Services, 2012), evaluar nuevas tecnologías de salud (Huse-reau et al., 2010), priorizar la inversión en intervenciones de salud pública (Marsh et al., 2013), evaluar medicamentos huérfanos (Sussex et al., 2013), apoyar la evaluación del riesgo be-neficio y ponderar las consideraciones en la evaluación de calidad y eficiencia en el cuidado

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de la salud (Danner et al., 2011) y desarrollar una cartera de servicios de salud de cobertura universal (Youngkong et al., 2012).

También ha identificado dos análisis bibliométricos de aplicaciones del ADMC en salud (Diaby et al., 2013; Adunlin et al., 2015) y una serie de documentos dónde se explican los diferentes métodos utilizados en un ADMC: desde revisiones de la literatura de las diferentes metodologías empleadas (Marsh et al., 2013; Liberatore y Nydick, 2008), documentos especi-ficando todos los pasos de este tipo de análisis (Diaby y Goeree, 2014), revisiones de los cri-terios que se utilizan en las decisiones sanitarias (Guindo et al., 2012), métodos empleados en el uso del ADMC para tecnologías sanitarias (Angelis y Kanavos, 2017; Thokala y Duenas, 2012), métodos del ADMC para incorporar la opinión de los pacientes (Dolan, 2010) y guías de buenas prácticas del ADMC (Marsh et al., 2016; Thokala et al., 2016). En los próximos subpartados se describirán las diferentes metodologías, haciendo especial hincapié en las ventajas e inconvenientes de las mismas para cada uno de los casos y las recomendaciones que se han establecido para este tipo de análisis aplicado en el campo sanitario.

6.3.1. Una visión general de los pasos para conducir un ADMC

El ADMC es una forma de evaluar problemas complejos que se caracterizan por cualquier combinación de objetivos monetarios y no monetarios, que divide el problema en piezas más manejables para permitir que los datos y juicios se apliquen a estas piezas, y luego vuelve a agregar las piezas para presentar una imagen general coherente a los actores sa-nitarios. Este proceso tiene que servir de ayuda para estructurar, pensar y reflexionar sobre las decisiones, pero no sustituye a la toma de decisión. El ADMC se puede utilizar de forma retrospectiva para evaluar las alternativas a las que ya se han asignado los recursos, o de forma prospectiva para evaluar las alternativas que hasta ahora solo se han propuesto. Por lo tanto, en las siguientes explicaciones de ADMC, no hay necesidad de distinguir estos dos usos, aunque en la práctica el enfoque se realizará de forma diferente.

Los pasos a seguir para realizar un ADMC varían según la fuente y la naturaleza de la infor-mación utilizada para informar la toma de decisiones, pero incluyen cuatro pasos comunes: 1) identificación de las alternativas a evaluar; 2) identificar y establecer los criterios de eva-luación de las diferentes alternativas; 3) medición y priorización de las intervenciones según los criterios establecidos; y 4) criterios de ponderación que miden la importancia relativa de cada criterio en comparación con los demás para producir una evaluación general de cada intervención. Este subapartado proporciona una descripción general del proceso de cómo hacer un ADMC.

Se han encontrado cuatro estudios que especifican claramente los diferentes pasos del proceso para llevar a cabo un ADMC (Department for Communities and Local Government, 2009; Thokala y Duenas, 2012; EVIDEM Collaboration, 2017; Thokala et al., 2016).

La siguiente lista de ocho pasos pretende ser una recopilación de los diferentes pasos des-critos en los artículos encontrados en esta revisión, aunque todas comparten los mismos principios y conceptos generales (también recogidos en la tabla 3.7 de este libro):

1. Definición del problema de decisión y su contexto: identificar los objetivos, el tipo de decisión, las alternativas, los miembros que conformarán el comité para tomar la decisión, y los resultados requeridos. También identificar los potenciales sesgos que

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pueden generar incertidumbre en el análisis y considerar el contexto específico de esta evaluación.

2. Selección y estructuración de los criterios: identificar y estructurar los elementos de valor o criterios relevantes para evaluar las diferentes alternativas. Estos criterios pueden identificarse de diferentes maneras. En el subpartado 6.3.2 se especifican las diferentes opciones para identificar estos criterios y cuáles son los criterios más co-múnmente utilizados.

3. Medición del rendimiento: recopilar datos sobre el rendimiento de las alternativas según los diferentes criterios y resumirlo en una matriz de rendimiento. En inglés lo llamaríamos una “performance matrix”.

4. Ponderación de los criterios: obtener las preferencias de los miembros del comité para los diferentes criterios. Se debería medir o evaluar la consistencia de las puntua-ciones de cada criterio de cada participante.

5. Puntuación de los criterios: conocer la puntuación que cada miembro da a cada cri-terio según el valor que estiman que aporta cada uno de ellos a las diferentes alter-nativas.

6. Cálculo del valor total de las alternativas: agregar las puntuaciones de las diferentes alternativas para los diferentes criterios, ponderadas por los pesos de los criterios, para obtener el valor total agregado. Para realizar esta agregación se necesitará esco-ger un modelo. En los apartados 5.5 y 6.3.3 se dan más detalles de los diferentes tipos de modelos o métodos que existen.

7. Evaluación de la incertidumbre: realizar un análisis de la incertidumbre para entender o interpretar el nivel de robustez de los resultados del ADMC. Este análisis debería res-ponder a: Si los entrevistados hubieran expresado otras ponderaciones o puntuacio-nes, ¿cómo habrían afectado al ranking final de las diferentes alternativas?; enumerar las ventajas y desventajas de las diferentes opciones seleccionadas y compararlas por pares; y, evaluar escenarios alternativos que podrían ser mejores y peores que los considerados originalmente.

8. Interpretación de resultados y síntesis de la información: interpretación de los resul-tados del ADMC, incluyendo un análisis de la incertidumbre para apoyar la toma de decisiones final sobre las diferentes alternativas.

6.3.2. Criterios más comúnmente usados en el ADMC

Una vez se ha identificado el problema de decisión, uno de los pasos más importantes es seleccionar y decidir qué criterios se tendrán en cuenta para poder evaluar las diferentes alternativas. Por ejemplo, como se especifica en Thokala et al., 2016, las decisiones de au-torización deben ser informadas exclusivamente por resultados clínicos, mientras que deci-siones en priorización pueden incorporar un número de criterios más extenso. Los criterios se pueden identificar de diferentes maneras, desde haciendo revisiones de las decisiones tomadas previamente hasta organizando grupos focales y/o talleres o sesiones con ese ob-jetivo. En un modelo aditivo lo que sí es importante es que los criterios cumplan una serie de requisitos, como integridad, no redundancia, que no se superpongan, e independencia en las preferencias que quieren expresar (ver apartados 3.5 y 4.3). Una vez que los criterios han sido identificados, éstos pueden ser estructurados en un árbol de valores (von Winterfeldt y Fasolo, 2009) los cuales descomponen el valor total en criterios y subcriterios de una manera

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visual. Esta revisión ha encontrado cuatro revisiones de la literatura que resumen los diferen-tes criterios que más se han utilizado en el ADMC en salud (Guindo et al., 2012; Marsh et al., 2013; EVIDEM Collaboration, 2015; Angelis y Kanavos, 2017). Los criterios más comunes que consideran estas cuatro revisiones son: beneficios y resultados en salud, impacto económi-co de la intervención (también relacionado con el coste o presupuesto o consideraciones de eficiencia), la calidad de la evidencia y la complejidad o severidad de la enfermedad. Hay un estudio que realiza un ADMC de una cartera de servicios de cobertura universal en Tailandia y realiza una revisión de los criterios más utilizados en diferentes agencias e instituciones que utilizan el ADMC para tomar decisiones en salud (Youngkong et al., 2012). La efectividad y la eficacia, el coste-efectividad y las implicaciones éticas y de equidad y sus implicaciones sociales son los criterios que identificó esta revisión como los más utilizados por institucio-nes como la CADTH, la Agencia de Calidad y Evaluación Sanitarias de Cataluña, la Agencia Alemana de Evaluación de Tecnologías Sanitarias, el NICE, el Consejo Sueco de Evaluación de Tecnologías Sanitarias y el Programa de Evaluación de Tecnologías de la Veterans Health Administration de EEUU.

Guindo et al., 2012, realizó una revisión de la literatura específicamente sobre los criterios para la asignación de recursos y las decisiones sanitarias. Los autores resumen una lista de criterios que clasifican en categorías. La siguiente lista de nueve categorías está ordenada por número de citas de cada una de las clasificaciones y criterios contenidos: (i) contexto global (por ejemplo, misión del sistema sanitario o intereses y presiones de los actores); (ii) beneficios y resultados en salud de una intervención; (iii) prioridades, justicia y ética (por ejemplo, prioridades de la población, acceso, vulnerabilidad, etc.); (iv) impacto económico de la intervención; (v) complejidad de la intervención (requisitos de organización, integración, flexibilidad de la intervención, etc.); (vi) calidad de la evidencia e incertidumbre; (vii) impacto de la enfermedad en cuestión (severidad y carga de la enfermedad, etc.); (viii) contexto tera-péutico de la intervención (necesidad, alternativas de tratamiento, etc.); (y ix) tipo de servicio proporcionado (prevención, efecto del servicio médico al paciente, etc.).

La revisión de Marsh et al., 2013, se centra en estudios de inversión y no de intervención o autorización. La mayor variedad de criterios fue adoptada en estudios centrados en la in-versión. Menos del 50% de los estudios centrados en la inversión incluyeron el coste como criterio, aunque otros tres incluyeron el concepto de coste a través del criterio de coste-efec-tividad. Una de las reflexiones que hicieron estos autores y que es importante destacar es si incorporar o no el coste-efectividad como un criterio más. Por ejemplo, existe el riesgo de que, incluyendo el coste-efectividad y el coste y el beneficio en salud exista una doble con-tabilización en el sentido de que la misma característica de una intervención se valore más de una vez. Por orden consecutivo, los criterios más utilizados para apoyar las decisiones de inversión descritos en esta revisión son: impacto en salud, tamaño de población, severidad de la enfermedad, coste/presupuesto, complejidad de implementación, tratamiento alterna-tivo, coste-efectividad, calidad de la evidencia, política, productividad y prioridades locales.

Como se ha comentado en otros capítulos, el marco EVIDEM (EVIDEM Collaboration, 2017) define un conjunto estándar de criterios de decisión o elementos de valor a considerar en la evaluación, que pueden ser: cuantitativos (cuantificables desde un punto de vista universal y que definen el valor intrínseco de la intervención en un determinado contexto) o cualitati-vos (no cuantificables desde un punto de vista universal y relacionados con el contexto, las prioridades y capacidades del sistema, y que definen el valor extrínseco de la intervención

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evaluada). Los criterios de decisión incluidos en el EVIDEM pretenden cumplir los requisitos metodológicos que dictan las buenas prácticas aplicadas a la selección de criterios de todo ADMC, que son los siguientes: integridad (se incluyen todos los componentes o elementos de valor que conforman el valor intrínseco de la intervención), no redundancia (los compo-nentes no deben estar duplicados), independencia mutua (la puntuación de cada compo-nente es independiente de la puntuación de los demás componentes), y operatividad (cada componente se define sin ambigüedad, y los datos sobre los que basar la evaluación deben estar disponibles). Los 13 criterios cuantitativos que actualmente contempla el EVIDEM (ver sección 4.3) conforman el núcleo del análisis de decisión multi-criterio. Estos criterios crean un marco interpretativo genérico con el objetivo común sanitario y su máxima motivación. Es importante tener esto en cuenta al adaptar o modificar estos criterios genéricos. La relación coste-efectividad es una medida compuesta en otros criterios y no cumple con el requisito de diseño de no redundancia del ADMC. Podría incluirse como criterio genérico, ya que muchos procesos de toma de decisiones actualmente se basan en esta medida compuesta, pero en última instancia debe ser reemplazado por el criterio con el que se superpone. Adicionalmen-te, el EVIDEM contempla siete criterios cualitativos, seleccionados para complementar el valor de la intervención con los aspectos éticos inherentes a la toma de decisiones (sección 4.3). Sin embargo, se hace especial hincapié en el criterio de coste-efectividad, insistiendo en que muchos actores actualmente utilizan esta medida compuesta por costes y resultados en salud, pero que es importante que, si se incluye, se revisen los otros criterios incluidos para evitar el solapamiento o duplicidad de criterios.

Los principales grupos de dimensiones de valor que identificaron Angelis y Kanavos, en 2017, para ser considerados como criterios de evaluación entre un estudio de diferentes países eu-ropeos, identificados a través de la primera y la segunda etapa del proceso de construcción del modelo incluyeron: 1. Carga de la enfermedad (gravedad, disponibilidad de alternativas, prevalencia); 2. Impacto terapéutico (resultados directos, resultados subrrogados); 3. Per-fil de seguridad (efectos adversos, tolerabilidad, contraindicaciones); 4. Nivel de innovación (novedad clínica, naturaleza del tratamiento, facilidad de uso y confort); 5. Impacto socioe-conómico (salud pública, impacto presupuestario, productividad social); 6. Consideraciones de eficiencia; y 7. Otros (Angelis et al., 2017a). Finalmente, los autores excluyeron las dos últimas dimensiones, eficiencia y otros tipos de preocupaciones, porque según ellos podían contradecir las propiedades necesarias teóricas que deben cumplir todos los criterios. Con estos criterios o dimensiones construyeron un árbol de valores para la evaluación de nuevos medicamentos.

6.3.3. Tipos de modelos de ADMC

Los métodos basados en el valor llevan a los responsables de la toma de decisiones, a través de una serie de juicios que producen puntuaciones cuantitativas y que indican cómo de bien cumplen los criterios de decisión las diferentes alternativas, y a establecer unas prioridades relativas teniendo en cuenta unos criterios de decisión. Como se ha detallado en el apartado 3.3, los métodos en esta categoría incluyen métodos de ponderación lineal (scoring), méto-dos basados en la utilidad multiatributo (goal programming), métodos de superación (outran-king approach) y el proceso de análisis jerárquico (AHP). Todos estos métodos empiezan con la creación de un modelo de decisión jerárquica, a veces llamado árbol de valores, que define explícitamente el objetivo de la decisión, las alternativas que se consideran y los criterios que se usarán para juzgar cómo cumplen las alternativas el objetivo marcado.

[ 108 ]


En una de las revisiones de la literatura encontradas (Marsh et al., 2013) se especifica que el método más utilizado para decisiones sobre prescripción es el proceso de análisis jerár-quico. Thokala y Duenas, comparan los diferentes enfoques de ADMC según diferentes di-mensiones para proporcionar una indicación de los beneficios y limitaciones potenciales de cada uno de los modelos (ver sección 3.3). En primer lugar, existen diferentes requisitos en las ponderaciones según el tipo de modelo de ADMC, con modelos de ponderación lineal que requieren un esfuerzo adicional en comparación con los métodos de superación y métodos basados en la utilidad multiatributo debido al tiempo necesario para interpretar las oscilacio-nes de las ponderaciones. De manera similar, los modelos de ponderación lineal requieren un esfuerzo significativo para desarrollar las puntuaciones, mientras que los métodos de supe-ración y métodos basados en la utilidad multiatributo pueden implementarse directamente en los valores de los atributos. Los modelos de ponderación lineal, sin embargo, son fáciles de entender y pueden permitir el análisis de sensibilidad en tiempo real. Ambos métodos de superación y métodos basados en la utilidad multiatributo son fáciles de seguir, pero se necesita un tiempo de cálculo considerable para la programación de objetivos. De mane-ra similar, los modelos de ponderación lineal se prestan para una presentación visual fácil, mientras que los resultados de los métodos de superación y métodos basados en la utilidad multiatributo son difíciles de seguir. Finalmente, la incertidumbre es más fácil de incorporar en los modelos de ponderación lineal que en los métodos de superación y métodos basados en la utilidad multiatributo (Thokala y Duenas, 2012).

Dolan, también hace algunas comparaciones entre estos tipos de modelos. Los modelos de ponderación lineal implican que el proceso de clasificación jerárquica y ponderación de los criterios y alternativas debería mejorar la solidez del proceso de toma de decisiones, al evaluar las preferencias de quienes toman las decisiones sobre los pros y los contras de las alternativas y las prioridades relativas de los criterios de decisión (Dolan, 2010). Este paso también debería mejorar la comunicación entre los actores sobre aspectos importantes de la elección que se realiza. Una gran ventaja de los enfoques basados en modelos de ponde-ración lineal es que la única entrada requerida de los actores es la ordenación de rango, la cual es fácil de entender y lograr. Tampoco debería consumir demasiado tiempo cuando se agrega a una consulta clínica. Sin embargo, un problema importante sin resolver es si miden adecuadamente las preferencias de los actores. Estos modelos indican qué elementos son mejores que otros, pero no proporcionan información sobre la magnitud de las diferencias. Otros métodos cuantifican con mayor precisión las preferencias del decisor.

Según Dolan, los métodos basados en la teoría de la utilidad multiatributo (MAUT) buscan mejorar la intensidad de la ayuda a la toma de decisiones más allá de los modelos de ponde-ración lineal mediante la creación de escalas estandarizadas llamadas funciones de utilidad que miden cómo de bien las opciones cumplen los criterios e incorporan información sobre la variabilidad de las opciones dentro de cada criterio para determinar las prioridades de los criterios. No obstante, el método MAUT es muy difícil de implementar en la práctica.

El método multi-criterio más utilizado para aplicaciones médicas y no médicas es el proceso de análisis jerárquico (AHP) (Liberatore y Nydick, 2008). El AHP fue creado expresamente para ser un método de apoyo a la decisión fácil de usar, y capaz de abordar una amplia gama de problemas de decisión difíciles, incluidos aquellos que involucran tanto datos duros como consideraciones menos tangibles (Dolan, 2010). Al igual que los otros métodos en esta categoría, descompone un problema de decisión, crea una comparación cuantitativa de las

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alternativas de decisión y proporciona un formato para realizar como análisis de sensibilidad “qué pasa si”. Su nivel de apoyo a la decisión es comparable al proporcionado por el MAUT. Las diferencias con el MAUT incluyen el uso de escalas de nivel de razón para calificar las alternativas, la disponibilidad de varios métodos alternativos para generar estas escalas, el uso de un procedimiento de comparación por pares simple que se utiliza a lo largo del aná-lisis y el cálculo rutinario de un control en la consistencia interna de estas comparaciones. Las ventajas de usar el AHP para brindar apoyo en la toma de decisiones clínicas incluyen su flexibilidad, facilidad de uso y fuerza de medición. Su flexibilidad se debe a los diferentes formatos disponibles. Esto hace posible adaptar el mismo método de soporte de decisión básico a diferentes usuarios y diferentes circunstancias. Su facilidad de uso proviene de las comparaciones por pares. Las personas aprenden fácilmente cómo hacer estas compara-ciones y el mismo método se puede aplicar igualmente bien a datos cuantitativos y consi-deraciones subjetivas. Debido a que el AHP es también una teoría de medición, las opera-ciones matemáticas involucradas en el análisis están teóricamente justificadas y libres de suposición (Gass, 2001). El uso rutinario de la proporción de consistencia durante el análisis ayuda a los usuarios a evitar cometer errores técnicos y monitorear la calidad del análisis. El inconveniente principal del uso del AHP para el apoyo en la toma de decisiones clínicas es que el proceso de comparación por pares consume mucho tiempo, lo que puede dificultar su implementación en entornos clínicos.

6.3.4. Ejemplos de decisiones de salud a las que podría aplicarse el ADMC

Como ya se ha dicho en este capítulo y en anteriores, el ADMC es un tipo de análisis que puede aplicarse en diferentes disciplinas. Este subapartado pretende poner ejemplos del uso actual y potencial de este tipo de análisis en decisiones sanitarias. Los capítulos 7 y 8 de este libro revisan las aplicaciones prácticas del ADMC en enfermedades prevalentes y en enfermedades raras, respectivamente. Ambas muestran aplicaciones concretas de este tipo de análisis, que se podía aplicar también a otros tipos de decisiones sanitarias. El primer informe de buenas prácticas del ADMC publicado por ISPOR (Thokala et al., 2016) detalla una tabla con diferentes ejemplos de decisiones sanitarias que podrían evaluarse utilizando el ADMC (tabla 6.1). La siguiente lista de ejemplos no pretende ser exhaustiva, y el ADMC puede ser útil en muchos otros contextos de decisión. Sin embargo, demuestra la amplitud de problemas de decisión que el ADMC puede analizar o evaluar y es una lista de ejemplos validada y elaborada por diferentes economistas de la salud expertos en el ADMC.

Los criterios utilizados en el ADMC dependen del tipo de problema de decisión sanitaria. Los resultados del ADMC pueden usarse para respaldar diferentes tipos de decisiones, por ejem-plo, para evaluar el riesgo y beneficio de las diferentes alternativas, para evaluar una tecno-logía sanitaria, para analizar una decisión de cartera (portfolio decision analysis), decisiones de priorización, toma de decisiones compartida, y para priorizar el acceso de los pacientes.

La Tabla 6.1 describe el tipo de decisión sanitaria a la que podría responder un ADMC, es-tablece ejemplos de quién toma las decisiones en cada uno de estos tipos de decisión y da ejemplos de criterios relevantes para tomar la decisión, ejemplos de los actores que podrían explicitar sus preferencias, y ejemplos de los tipos de decisiones.

Además de los mencionados en la Tabla 6.1, el ADMC se ha utilizado para otras cosas, por ejemplo, desarrollar clasificaciones de enfermedades (Aletaha et al., 2010; Johnson et al., 2014) o para la compra hospitalaria (Dolan, 1989; Dolan, 2008; van Til et al., 2008).

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A lo largo de esta revisión se han encontrado otros ejemplos de la aplicación del ADMC para tomar decisiones sanitarias. Por ejemplo, se han publicado algunos trabajos donde se ha uti-lizado el ADMC como herramienta para evaluar/analizar el valor de los medicamentos huérfa-nos en relación con sus precios, postulándose como alternativa al método actual utilizado para hacer recomendaciones de reembolso para medicamentos (Schey et al., 2017; Sussex et al., 2013). También se ha utilizado el ADMC para evaluar y priorizar las diferentes estatinas según las utilidades y beneficios aportados (Ramli et al., 2013). Se han publicado otros ejemplos, uti-lizando el proceso analítico jerárquico como herramienta para discernir entre los diferentes cri-terios para obtener una solución que satisfaga en mayor grado la combinación de alternativas posibles en el caso de la posible compra de un nuevo escáner de tomografía computarizada en un hospital público (Pecchia et al., 2013). En Canadá, se valoraron los servicios de fisioterapia mediante el ADMC para tomar decisiones a nivel local (Dionne et al., 2013). En Tailandia se utilizó el ADMC para priorizar las intervenciones de control del VIH/SIDA buscando una mejora de eficiencia (Youngkong et al., 2012). Otros dos estudios han aplicado el ADMC para informar las decisiones sanitarias de cobertura en Canadá (Tony et al., 2011) y Tailandia (Youngkong et al., 2012). Todos estos ejemplos nos muestran que a lo largo de los últimos 10 años se ha ido explorando más intensamente el uso de la metodología del ADMC en el campo sanitario. Como consecuencia, se espera que en estos próximos años se insista más en la homogeneización de métodos y buenas prácticas de la aplicación de esta metodología.

6.3.5. Lista de verificación (checklist) de las guías de buenas prácticas del ADMC

Una lista de verificación, o checklist en inglés, es una herramienta que se utiliza en diversos ám-bitos de la gestión de las organizaciones con finalidades de evaluación, control, análisis y com-probación. Del resultado de un checklist se puede deducir el valor de un indicador, o lo podemos utilizar para comparar entre varias opciones, o establecer una foto fija de la situación actual.

Generalmente, el checklist se presenta en forma de preguntas que se responden de forma binaria, respondiendo a si cumple una característica o no, aunque también se pueden dar más de dos opciones de respuesta, pero siempre de forma cerrada. El carácter cerrado de las respuestas proporciona objetividad y hace de esta herramienta una de las formas más objetivas de valorar la metodología de un análisis.

En esta revisión de la literatura, únicamente se ha encontrado un trabajo que establezca un checklist para el ADMC (Marsh et al., 2016). En 2014, ISPOR estableció un Grupo de Trabajo de Buenas Prácticas Emergentes de ADMC para establecer una definición común para el ADMC y desarrollar pautas de buenas prácticas para realizar un ADMC en el campo de la salud. En un primer informe se definió el ADMC, se proporcionó ejemplos de su uso en el campo sanitario, se describieron los pasos clave y se proporcionó una descripción general de los principales métodos del ADMC. En 2016, se publicó un segundo informe que proporcionó orientación sobre las buenas prácticas en la implementación del ADMC donde se incluía una lista de verificación para el ADMC. Esta lista consta de ocho pasos, empezando por la defini-ción del problema de decisión y concluyendo con la presentación de los resultados de este análisis. La lista de verificación no está destinada a hacer recomendaciones de qué métodos específicos deben utilizarse, sino que proporciona una lista de consideraciones clave para diseñar y evaluar si la metodología seguida en un ADMC ha sido correcta. Cada paso en la lista de verificación incluye una recomendación de validación. La Tabla 6.2 presenta la Lista de verificación de las Buenas Prácticas de ISPOR para el ADMC.

[ 112 ]


Si bien la lista de verificación podría interpretarse como que implica un proceso ordenado o con-secutivo para implementar el ADMC, esto rara vez es el caso. Diseñar un ADMC es un problema iterativo. Los autores describen todas las circunstancias descritas en la lista de verificación, pero pueden divergir del orden de los pasos descritos en la misma. Seguramente el orden más deseable y lógico de aplicación de las etapas sería primero ponderar los criterios y luego pun-tuar la intervención. Ponderar primero los criterios permite tomar consciencia de la importan-cia que subyace en cada uno de los criterios que se presentan e identificar explícitamente que criterios de evaluación son importantes para cada uno. Una vez identificados los criterios, se procede a puntuar la intervención con el ranking personal explícito de criterios. De esta manera, la puntuación de la intervención debería reflejar y contener la importancia de cada uno de los criterios para cada individuo. Si primero puntuamos la intervención sin haber hecho el esfuerzo de ordenar los criterios según su relevancia y nuestro criterio personal, es difícil entender cuál es el racional que seguimos para evaluar esa intervención. La lista de verificación no incluye la implicación de una restricción presupuestaria, pero el informe completo de Marsh et al., 2016, detalla las implicaciones para realizar un ADMC en presencia de una restricción presupuestaria. Puede darse el caso de que se utilicen criterios explícitos en el ADMC, pero que no exista nin-gún análisis cuantitativo de los mismos. Esta es simplemente una manera de poder resumir la evidencia relevante y ayudar a estructurar y tomar las mejores decisiones entre las diferentes alternativas. Este tipo de análisis no cuantitativo es lo que llamaríamos ADMC parcial.

6.4. DISCUSIÓN Y PRÓXIMOS PASOS A NIVEL METODOLÓGICO

Este capítulo describe y explica las semejanzas y diferencias entre las diferentes revisiones de la literatura que existen sobre la metodología del ADMC y las escasas guías de buenas prácticas del ADMC aplicado en el campo de la salud.

El documento de buenas prácticas publicado por ISPOR en 2016 (Marsh et al., 2016) identi-ficó varias áreas para futura investigación sobre ADMC en el área de salud, que incluyen: (a) el nivel de precisión requerido de un ADMC; (b) los desafíos cognitivos a los que se enfrentan los diferentes tipos de actores y el apoyo que puede superar estos desafíos; (c) las prefe-rencias de los actores sanitarios para los fundamentos teóricos de los métodos del ADMC; (d) qué funciones de valor describen mejor las preferencias de los actores; (y e) los mejores métodos para incorporar la incertidumbre y las restricciones presupuestarias en un ADMC. Este informe también destaca la importancia que tendría el evaluar el impacto del uso del ADMC en las decisiones sanitarias comparándolo con otros métodos que se utilicen o se puedan utilizar para ello, aunque aún muy pocos estudios han hecho estas comparaciones (IJzerman et al., 2008; IJzerman et al., 2012; Van Wijk et al., 2006; van Til et al., 2014).

De esta revisión se desprende que en las pocas guías o revisiones que hay publicadas so-bre las prácticas o buenas prácticas del ADMC los pasos para su conducción son bastante homogéneos y no parece que haya muchas discrepancias. Sin embargo, es sorprendente el poco hincapié que hacen estas guías y recomendaciones sobre el análisis de la incertidum-bre del ADMC. Para poder obtener unos resultados robustos de estos análisis, es muy impor-tante que la incertidumbre sea estudiada y analizada en profundidad, y por lo tanto, queda aún camino por recorrer en el establecimiento de una metodología más reglada y explícita a nivel de incertidumbre. Otra de las posibles líneas de investigación futura podría ser identifi-car, de los diferentes criterios que se han utilizado en los ADMC, aquellos que podrían utilizar-se de manera transversal en todas las decisiones sanitarias, y luego, clasificar los criterios según el tipo de decisión sanitaria que se tenga que tomar (autorización, financiación, etc.).

[ 113 ]


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Sería interesante que en un futuro cercano se hicieran recomendaciones sobre los diferentes métodos que se podrían utilizar en el ADMC según las diferentes decisiones sanitarias que pueden comprender su uso. Únicamente existe una lista de verificación para el ADMC que ha sido publicada por el ISPOR Task Force Report (Marsh et al., 2016). Seguramente no es necesario realizar otra lista de verificación, pero se podría intentar perfeccionar dicha lista mejorando su objetividad, generando opciones de respuestas más cerradas y concretas a las diferentes cuestiones planteadas. Por ejemplo, en el apartado de “selección y estructuración de criterios” de la lista de verificación se plantea que se debe informar y justificar los métodos utilizados para identificar los criterios, informar y justificar las definiciones de los criterios, y validar e informar los criterios y el árbol de valores. Pero podrían plantearse estas afirmacio-nes en formato pregunta donde pueda responderse: sí, no, en parte, no procede. Por ejemplo: “¿incluye este trabajo el criterio de beneficios y resultados en salud, impacto económico de la intervención también relacionado con el coste o presupuesto o consideraciones de eficien-cia, la calidad de la evidencia, y la complejidad o severidad de la enfermedad?” “Si no incluye alguno de estos criterios, ¿justifica por qué?” Si vemos una lista de verificación o checklist en evaluación económica, aunque es verdad que es una metodología con bastante más expe-riencia y más desarrollada, podemos ver que es una herramienta mucho más concreta, fácil y directa para poder medir la calidad de la misma.

En suma, para poder medir la calidad de un ADMC es necesario tener herramientas concre-tas y objetivas para poder informar mejor las decisiones, especialmente porque este tipo de análisis incluye un mayor grado de interpretabilidad y subjetividad. Las líneas de investiga-ción futura deberán ampliar las guías de buenas prácticas paralelamente a un incremento del uso del ADMC para evaluar diferentes decisiones sanitarias.

6.5. CONCLUSIONES

Esta revisión ha encontrado diferentes guías de buenas prácticas publicadas por distintos organismos públicos y privados que han examinado la aplicación del ADMC. También ha identificado dos análisis bibliométricos de aplicaciones del ADMC en salud y una serie de documentos dónde se explican los diferentes métodos utilizados en un ADMC. Sin embargo, aún falta mucho camino por recorrer en la estandarización de esta metodología y la homo-geneización del método. Los pasos a seguir para realizar un ADMC incluyen cuatro pasos comunes: 1) identificación de las alternativas a evaluar; 2) identificar y establecer los criterios de evaluación de las diferentes alternativas; 3) medición y priorización de las intervenciones según los criterios establecidos; y 4) criterios de ponderación que miden la importancia rela-tiva de cada criterio en comparación con los demás para producir una evaluación general de cada intervención. Seguramente el orden más deseable y lógico de aplicación de las etapas sería primero ponderar los criterios y luego puntuar la intervención. El método multi-criterio más utilizado para aplicaciones médicas y no médicas es el proceso de análisis jerárquico. Los criterios utilizados en el ADMC dependen del tipo de problema de decisión sanitaria. Los resultados del ADMC pueden usarse para respaldar diferentes tipos de decisiones, como evaluar el riesgo y beneficio de las diferentes alternativas, evaluar una tecnología sanitaria, analizar una decisión de cartera (portfolio decision analysis), establecer decisiones de priori-zación, realizar decisiones compartidas, y priorizar el acceso de los pacientes.

[ 115 ]


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7CAPÍTULO

APLICACIÓN DEL ANÁLISIS DE DECISIÓN MULTI-CRITERIO EN ENFERMEDADES PREVALENTES

Javier Mar Medina

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7 APLICACIÓN DEL ANÁLISIS DE DECISIÓN MULTI-CRITERIO EN ENFERMEDADES PREVALENTES

7.1. INTRODUCCIÓN AL ADMC EN ENFERMEDADES PREVALENTES

El análisis de decisión multi-criterio se puede definir como un enfoque sistemático para trans-formar decisiones tomadas de forma opaca en decisiones explícitas mediante un proceso sistemático basado en una secuencia de pasos transparentes (Howard, 1998). Las aplicacio-nes potenciales de ADMC en la toma de decisiones en salud son muchas y diversas, pero se pueden clasificar de forma general en dos categorías (Thokala et al., 2016). Por un lado, está la aplicación general dirigida a la distribución de recursos asignando prioridad en función del resultado de la aplicación del ADMC. Se entiende que incluye tanto las decisiones de rem-bolso y autorización (Danner et al., 2011) como la distribución de un presupuesto (Airoldi et al., 2014). Este enfoque ha sido la base para su aplicación en la evaluación de tratamientos para enfermedades raras o medicamentos huérfanos (Wagner et al., 2016). Por otro lado, está el uso del ADMC en la clasificación de alternativas terapéuticas para problemas clínicos concretos, bien para la elaboración de guías clínicas o para incorporar las preferencias de los pacientes en la toma de decisiones compartidas.

Esta no es una lista exhaustiva y el ADMC puede ser útil en muchos contextos de decisión (Thokala et al., 2016). Sin embargo, resulta útil para situar las aplicaciones que se han hecho del ADMC en la toma de decisiones en las enfermedades más frecuentes o prevalentes. Este término se utiliza exclusivamente para diferenciarlas de las enfermedades raras (véase el capítulo 8). Mientras en la evaluación de nuevos tratamientos para enfermedades raras se cuestiona el marco de la evaluación económica y se plantea como alternativa el ADMC (Wag-ner et al., 2016; Gilabert-Perramon et al., 2017), en las enfermedades prevalentes su aplica-ción aparece como complementaria o por lo menos no expresamente sustitutoria (Thokala et al., 2016; Marsh et al., 2016). Garrison describe la actual situación como un punto de in-flexión en el proceso de desarrollo de las guías de práctica clínica añadiendo al coste-efecti-vidad otros criterios en un proceso de decisiones compartido mediante el ADMC (Garrison, 2016). Siguiendo este enfoque, la selección del medicamento o la opción terapéutica que de acuerdo a los diferentes criterios responde mejor al problema clínico planteado se aborda teniendo en cuenta conjuntamente diferentes criterios, como el riesgo o el beneficio clínico (Adunlin et al., 2015).

En este capítulo se va a revisar la aplicación del ADMC a las enfermedades prevalentes. La metodología empleada consiste en la revisión y análisis de la bibliografía relativa a la aplica-ción del ADMC en enfermedades frecuentes, tal y como se detalla en la siguiente sección.

7.2. MÉTODOS

En la búsqueda de aplicaciones prácticas se emplearon dos estrategias. En primer lugar, se llevó a cabo una revisión de la literatura en Pubmed, asociando los términos MCDA o multi-criteria con drugs, cancer, diabetes mellitus, COPD, stroke, infarction, hypertension y heart failure. Las enfermedades se seleccionaron en función de su prevalencia y de la carga que provocan. La búsqueda tuvo lugar en septiembre de 2017. Las estrategias de búsqueda se describen en la tabla 7.1. Salvo en el caso del cáncer, el número de referencias bibliográfi-cas obtenidas fue pequeño, lo que refuerza la valoración de que el ADMC todavía se encuen-tra en un estadio temprano de aplicación tanto en el ámbito de gestión como en el clínico.

La segunda estrategia consistió en buscar en los libros sobre ADMC ejemplos prácticos. Aunque existen varios manuales de uso del ADMC en general (Marsh et al., 2017; Department

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Javier Mar Medina

for Communities and Local Government, 2009), solamente el escrito por Marsh et al., 2017, incluye aplicaciones del ADMC tanto en el proceso de toma de decisiones de evaluación de nuevas tecnologías como en el análisis riesgo-beneficio de medicamentos.

TABLA 7.1. RESULTADO DE LAS BÚSQUEDAS BIBLIOGRÁFICAS EN ENFERMEDADES PREVALENTES

ENFERMEDAD ESTRATEGIA DE BÚSQUEDANº ARTÍCULOS PUBLICADOS

Totales Incluidos

Cáncer(“neoplasms”[MeSH Terms] OR “neoplasms”[All Fields] OR “onco-logy”[All Fields]) AND (multicriteria[All Fields] OR “multi-criteria”[All Fields] OR “MCDA”[All Fields])

105 8

EPOC

(“pulmonary disease, chronic obstructive”[MeSH Terms] OR (“pulmo-nary”[All Fields] AND “disease”[All Fields] AND “chronic”[All Fields] AND “obstructive”[All Fields]) OR “chronic obstructive pulmonary di-sease”[All Fields] OR “copd”[All Fields]) AND (multicriteria[All Fields] OR “multi-criteria”[All Fields] OR “MCDA”[All Fields])

2 1

Infarto de miocardio

(“myocardial infarction”[MeSH Terms] OR (“myocardial”[All Fields] AND “infarction”[All Fields]) OR “myocardial infarction”[All Fields]) AND (multicriteria[All Fields] OR “multi-criteria”[All Fields] OR “MC-DA”[All Fields])

3 1

Ictus (“stroke”[MeSH Terms] OR “stroke”[All Fields]) AND (multicriteria[All Fields] OR “multi-criteria”[All Fields] OR “MCDA”[All Fields]) 4 3

Hipertensión(“hypertension”[MeSH Terms] OR “hypertension”[All Fields]) AND (multicriteria[All Fields] OR “multi-criteria”[All Fields] OR “MCDA”[All Fields])

6 0

Diabetes Mellitus

(“diabetes mellitus”[MeSH Terms] OR (“diabetes”[All Fields] AND “mellitus”[All Fields]) OR “diabetes mellitus”[All Fields] OR “diabe-tes”[All Fields] OR “diabetes insipidus”[MeSH Terms] OR (“diabe-tes”[All Fields] AND “insipidus”[All Fields]) OR “diabetes insipidus”[All Fields]) AND (multicriteria[All Fields] OR “multi-criteria”[All Fields] OR “MCDA”[All Fields])

6 1


7.3. RESULTADOS DE LA REVISIÓN DE LITERATURA SOBRE EL USO DEL ADMC EN ENFERMEDADES PREVALENTES

7.3.1. ADMC en oncología

La búsqueda referida a la oncología fue la que obtuvo un resultado más numeroso de artí-culos identificados, con 105 referencias. El mayor número de ellas consistía en aplicacio-nes de oncología radioterápica (72,4%) y se dirigía a la mejora del proceso de planificación y administración del tratamiento radioterápico, que no son objeto de este libro. Los trabajos centrados en propuestas de métodos aparecieron en 12 casos que no se incluyeron en el contenido de este capítulo por ser objeto de los capítulos 3, 4, 5 y 6. Otros 5 artículos no tenían relación con el uso de la ADMC en oncología. Finalmente se revisaron 7 artículos que se referían al proceso de selección de medicamentos y 5 artículos analizando prácti-cas preventivas en cáncer mediante ADMC. Un artículo destacado es la revisión llevada a cabo por Adunlin en 2014, en la que analizaron la aplicación del ADMC en oncología en

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base a una revisión de la literatura publicada hasta el 31 de agosto de 2013 (Adunlin et al., 2015). Como fruto del examen, se identificaron solamente 8 artículos metodológicos o de aplicaciones. En esa etapa, los trabajos se dirigían a mostrar el uso del ADMC en los proce-sos de toma de decisiones compartidas en relación con tratamientos oncológicos. De los resultados de su estudio deducen que existe una falta de estudios de aplicación práctica referida al cáncer. Su conclusión es que el ADMC es una herramienta prometedora para elegir la alternativa con mejor balance entre beneficio y daño y por tanto para informar la toma de decisiones en oncología.

Diferentes artículos publicados recientemente debaten acerca del concepto de valor en la selección de tratamientos oncológicos a partir de la propuesta de marcos de evaluación del valor por instituciones como el Memorial Sloan Kettering Cancer Center, la American So-ciety of Clinical Oncology (ASCO), la National Comprehensive Cancer Network, el Institute for Clinical and Economic Review, y la European Society of Medical Oncology (Schnipper et al., 2015; Institute for Clinical and Economic Review, 2016; Yeung et al., 2017; Carlson y Jo-nasch, 2016; Cherny et al., 2015; Waldeck et al., 2017). Aunque formalmente no aplican una metodología de ADMC, todos los marcos utilizan varios criterios clínicos y económicos para medir el valor que aporta cada tratamiento para el cáncer. En esta línea plantean incorporar también la opinión del paciente entre la parrilla de dimensiones a tener en cuenta. Al analizar la propuesta de ASCO, Waldeck et al., 2017, resaltan varios puntos relevantes. En primer lugar, introducen el debate acerca del concepto del valor en términos microeconómicos. Se-guidamente subrayan la importancia de la perspectiva económica adoptada y la diferencia del uso de medidas absolutas o relativas para medir resultados en salud. Un aspecto nove-doso es la inclusión del criterio del paciente en la comparación de resultados de tratamien-tos convencionales con tratamientos inmuno-oncológicos por la larga cola demostrada por estos últimos en las curvas de supervivencia. En este caso, el ADMC aporta el criterio del paciente al comparar mejores resultados a corto plazo (tratamiento convencional) o mejores resultados a largo plazo (tratamiento inmuno-oncológico). Finalmente valoran la integración de los criterios de seguridad en las medidas de calidad de vida que se incorpora como un criterio con más peso por aportar una dimensión más relevante. Malone et al., 2016, también reconocen en general el valor de estos nuevos marcos en el abordaje de los retos que para médicos y pacientes representa decidir respecto a nuevos tratamientos con costes tan altos que amenazan la sostenibilidad de los tratamientos del cáncer. Al mismo tiempo, comentan de forma crítica la falta de adopción explícita del marco de la ASCO del año de vida ajustado por calidad (AVAC) por su dificultad para capturar todos los atributos relevantes de los resul-tados en salud y la falta de consenso en torno a los umbrales de eficiencia.

Como aplicación práctica de uso del ADMC en oncología hay que destacar el artículo publi-cado por Wagner, que adapta a tres países (Francia, Italia y España) el modelo EVIDEM de ADMC para medir de una forma global el valor del lenvatinib en un tipo específico de cáncer de tiroides diferenciado refractario al tratamiento convencional con iodo radiactivo (Wagner et al., 2017). El lenvatinib era un nuevo medicamento todavía no aprobado por la Agencia Europea del Medicamento que en ensayos clínicos había demostrado eficacia a costa de mayores efectos adversos. Los autores aplican el modelo EVIDEM con 12 criterios cuantitativos y 7 cualita-tivos para comparar el tratamiento con lenvatinib con una actitud de observación vigilada y con el tratamiento con sorafenib. Este último medicamento es el único fármaco aprobado por la Agencia Europea del Medicamento para este tipo de cáncer de tiroides refractario al iodo radiactivo. Se estimaron mediante paneles de expertos adaptados a cada país los diferentes

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Javier Mar Medina

componentes del ADMC. Así, se obtuvieron los pesos de los criterios a nivel individual y social, las puntuaciones de valor a partir de la evidencia recogida mediante la revisión sistemática, los impactos cualitativos de los criterios contextuales y las percepciones verbales y escritas estructuradas por criterios. Entre los diferentes criterios, la eficacia comparada, la calidad de la evidencia (España e Italia) y la gravedad de la enfermedad (Francia) recibieron los mayores pe-sos. Los costes fueron incluidos entre los 12 criterios (costes de la intervención y otros costes) pero sus pesos fueron pequeños ya que, sumando ambos solamente alcanzaron el 14,1% en Francia, el 14,6% en Italia y el 12,7% en España. Los criterios relativos a la efectividad fueron los que contribuyeron más positivamente al valor de lenvatinib, mientras que el coste y la seguri-dad le penalizaban. La valoración cuantitativa global del ADMC estimó beneficios globales muy similares en los tres países para el lenvatinib con respecto a la actitud de observación vigilada y el tratamiento con sorafenib. Aunque el valor de lenvatinib fue consistentemente positivo en diversos contextos terapéuticos, el valor añadido del ADMC permitió identificar de forma explí-cita los aspectos que más contribuyeron a ese resultado. Los autores no explican por qué no se incluyeron como criterios el coste-efectividad o el impacto presupuestario sino simplemente el coste comparativo. Es posible que ello refleje el poco peso de la evaluación económica en la evaluación de tecnologías sanitarias en el sur de Europa. Sin embargo, en otro trabajo de aplicación del modelo EVIDEM para la comparación del tramadol con otras alternativas de tratamiento del dolor crónico no oncológico se incluyeron tanto el coste-efectividad como el impacto presupuestario (Tony et al., 2011).

Un ejemplo de la aplicación del ADMC para informar intervenciones de prevención del cáncer es el artículo de Hummel et al., 2013, que aborda el tema de la adherencia de la población a las diferentes técnicas de cribado de cáncer colorectal en Holanda. Para ello, analizaron de qué manera influyen los beneficios y los riesgos percibidos según la técnica de cribado en la decisión de participar mediante el proceso de jerarquía analítica. Básicamente, los criterios incorporados fueron la precisión diagnóstica y los efectos adversos y el estudio midió las preferencias de los individuos y su impacto en la decisión de participar. Se utilizó un cues-tionario basado en una página web para obtener las preferencias de la población diana. Ésta consistió en hombres y mujeres holandeses de 55 a 75 años que ponderaron la relevancia de los atributos de las técnicas de cribado: sensibilidad, especificidad, seguridad, inconvenien-tes para el paciente y frecuencia de la prueba en cuatro técnicas de cribado alternativas. Las pruebas de cribado estudiadas fueron la prueba inmunoquímica de sangre oculta en heces (iFOBT), la colonoscopia, la sigmoidoscopia y la colonografía por tomografía computarizada (TC). Se utilizó una escala ordinal de cinco puntos para estimar la intención de los encuesta-dos de asistir al cribado, de la que se realizó un análisis de correlación con las preferencias por las técnicas de cribado. El método de selección preferido fue la colonografía por TC. La sensibilidad (peso = 0,26) y la seguridad (peso = 0,26) fueron los determinantes más impor-tantes de las preferencias generales para las diferentes técnicas de cribado. Sin embargo, la prueba de detección con la mayor intención de asistir fue iFOBT y los motivos que determi-naron la mayor intención fueron los inconvenientes, la seguridad y la frecuencia de la prueba. El ADMC mostró los atributos de las técnicas de cribado que se deben tener en cuenta en Holanda para aumentar la adherencia del programa de cribado de cáncer colorectal.

7.3.2. ADMC en EPOC

La búsqueda llevada a cabo en EPOC identificó dos artículos. Uno de ellos no tenía relación con el uso del ADMC, por lo que fue excluido (Monteiro et al., 2012). El artículo de Marsh et al., 2017, aborda la comparación de dos tratamientos farmacológicos del mismo grupo

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terapéutico (aclidinio y tiotropio) en la enfermedad pulmonar obstructiva crónica. Los auto-res señalan que la evaluación de estos tratamientos se centra habitualmente en medir su efectividad para evitar exacerbaciones sin tener en cuenta otros aspectos, como los efectos adversos y la comodidad de uso. Por ello, aplican el ADMC para estimar las preferencias de los pacientes para cada tratamiento, teniendo en cuenta diferentes atributos del tratamiento (Tabla 7.2). Aunque se pretendía recoger la perspectiva de los pacientes, los participantes en el estudio fueron seis clínicos que, a partir de datos de la literatura, identificaron los criterios y los ponderaron. Además, también asignaron las puntuaciones en los criterios para cada alternativa, tratando de reflejar las preferencias de sus pacientes.

TABLA 7.2. CRITERIOS APLICADOS EN LA EVALUACIÓN DE TRATAMIENTOS PARA LA EPOC MEDIANTE ADMC

CATEGORÍA CRITERIOS

Eficacia

Uso de medicamentos de rescateGravedad de los síntomasLimitación en la actividad matutina Despertarse de noche

Conveniencia

ExacerbacionesConfirmación de dosis entregadaPortabilidad PrecargaDosificación por día

Seguridad Efectos secundarios anticolinérgicosEfectos secundarios cardiovascularesOtros efectos secundarios

Fuente: Marsh et al., 2017.

Se identificaron 12 criterios, que abarcaban la eficacia clínica, la seguridad y la comodidad de los tratamientos de la EPOC. Las exacerbaciones y la precarga del dispositivo fueron identificados como los más importantes para los pacientes, mientras que el uso de medi-camentos de rescate fue el menos importante. La mayor efectividad clínica del tiotropio fue compensado por el mejor rendimiento en seguridad y conveniencia de los resultados del aclidinio. El resultado global fue que el impacto neto de los beneficios sobre los riesgos de aclidinio (38,5) superó al de tiotropio (13,2). Los propios autores concluyen que, a partir de las percepciones de los médicos sobre las preferencias de los pacientes, el ADMC su-giere que el aclidinio y el tiotropio generan un valor similar, al considerar de forma global los beneficios y riesgos clínicos. Sin embargo, el perfil de tolerabilidad y seguridad de aclidinio es mejor por los menores efectos secundarios anticolinérgicos, combinados con su mayor comodidad en la precarga y confirmación de la administración de la dosis. Los autores concluyen que esas ventajas sobrepasan el beneficio mayor del tiotropio en la prevención de exacerbaciones. El escenario y los análisis de sensibilidad sugieren que la conclusión del modelo no es sensible a la incertidumbre estructural y de parámetros, ya que el análisis de sensibilidad probabilístico determinó que los pacientes preferían aclidinio en un 80% de las simulaciones (Briggs et al., 2012).

Los propios autores recogen dos limitaciones del estudio. En primer lugar, para conocer las preferencias de los pacientes se recogieron las opiniones de los clínicos, cuando lo adecuado es que se recojan directamente de los pacientes y no de los clínicos. Los autores se justifican

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Javier Mar Medina

señalando el carácter de estudio piloto de su trabajo. Sin embargo, es un aspecto metodo-lógico que limita enormemente la relevancia de sus conclusiones. Además, puede suponer el origen de un resultado de ponderación de criterios poco razonable. Los clínicos dieron el mayor peso a los criterios relacionados con las exacerbaciones y la precarga del dispositivo. No parece razonable la conclusión de que evitar un evento que puede aumentar el riesgo de muerte sea sólo ligeramente más importante que la precarga del dispositivo. La consecuen-cia es que el ADMC sitúa como el tratamiento de elección a aquel que resulta más cómodo, a pesar de que en términos de efectividad (exacerbaciones) no hay diferencias y en seguri-dad (efectos adversos) su perfil es peor. Una dimensión totalmente ausente de los criterios utilizados es el coste, a pesar de que el precio del aclidinio es mayor que el del tiotropio. La mayor comodidad va acompañada de un mayor coste que podría limitar su uso. Tampoco se distingue entre diferentes perfiles de pacientes, ya que es posible que para algunos las diferencias en comodidad sean irrelevantes y el copago represente un problema. A pesar de estas limitaciones, es un trabajo que permite entender el proceso a seguir y los elementos que hay que incorporar en la utilización del ADMC para informar el uso clínico de diferentes tratamientos para el EPOC y su potencialidad para integrar en una única unidad de medida diferentes dimensiones de la decisión.

7.3.3. ADMC en infarto de miocardio

Se identificaron tres artículos en la búsqueda referida al infarto de miocardio, de los cuales uno era un estudio genérico de experimento de elección discreta (Dolan et al., 2015), otro era un ADMC en fibrilación auricular que se comentará en el apartado del ictus (Dogliotti y Giu-gliano, 2015) y el tercero abordaba un estudio del balance riesgo-beneficio en el tratamiento con estatinas del infarto de miocardio en Corea (Byun et al., 2016).

El estudio de Byun, analiza tres estatinas (atorvastatina, cerivastatina y sinvastatina) y placebo comparando el balance riesgo-beneficio en el momento de la aprobación con la evaluación llevada a cabo un tiempo más tarde teniendo en cuenta la mayor información disponible. Desde el punto de vista práctico, la situación había cambiado porque la ceri-vastatina había sido retirada del mercado por la toxicidad muscular (rabdomiolisis) y los autores querían valorar si el cambio en el balance riesgo-beneficio justificaba esa retirada. En base a la literatura identificaron dos criterios de beneficio como la reducción en el plas-ma del colesterol-LDL y la incidencia de infarto de miocardio y dos de riesgo, como son la hepatotoxicidad y la rabdomiolisis fatal. Para calcular los pesos de los criterios se llevó a cabo un experimento de elección discreta en población coreana. Finalmente, las pun-tuaciones en cada criterio se basaron en una comparación mixta de tratamientos (mixed treatment comparison) a partir de la literatura. La combinación de pesos y puntuaciones determinó que entre los criterios de beneficio, el colesterol-LDl resultó ser el más impor-tante con un peso del 37,50% mientras que la incidencia del infarto de miocardio alcanzó un peso del 35,43%. Los aspectos relativos a la seguridad fueron menos valorados, ya que la hepatotoxicidad obtuvo un peso del 16,28% y la rabdomiolisis solamente un 10,79%. La atorvastatina fue la alternativa de tratamiento que preferieron los pacientes en el resultado global. La cerivastatina y la simvastatina cambiaron el orden después de la aprobación. Debido a la nueva información relacionada con el riesgo adicional de tipo muscular, la ce-rivastatina pasó a ser la opción peor valorada. Entre las limitaciones del estudio destaca el hecho de que el ADMC se llevase a cabo con posterioridad a la toma de decisiones. Más que informar el proceso sus resultados, ayudó a entender y corroborar la decisión. Sin embargo, este trabajo tiene interés porque la metodología aplicada ha sido adecuada, el

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desarrollo se ha hecho con rigor y la explicación en el apartado de métodos es completa. De esta manera, se integran tanto criterios de efectividad como de seguridad en una única medida final que compara el valor aportado por diferentes alternativas de tratamiento.

7.3.4. ADMC en ictus

Al revisar la literatura se encontraron cuatro estudios, de los cuales tres analizan mediante ADMC los tratamientos anticoagulantes en la fibrilación auricular para la prevención de ictus (Dogliotti et al., 2015; Hsu et al., 2015; Hallgreen et al., 2014). El cuarto revisa los enfoques de la evaluación económica de la rehabilitación en el ictus (Craig et al., 2014). Este último concluye recomendando el uso de enfoques como el ADMC más globales que el análisis coste-efectividad para poder tomar decisiones en intervenciones complejas, por la dificultad en la medición de resultados como la rehabilitación. La limitación del estudio es que no lleva a cabo ninguna aplicación práctica.

Debido a la necesidad de valorar de forma conjunta el beneficio por la prevención de ictus y el riesgo de hemorragia que conlleva, el tratamiento anticoagulante ha sido objeto habitual de los métodos para el análisis de decisiones como la evaluación económica (Teng et al., 2000) y, ahora, el ADMC. Los tres estudios identificados aplican un análisis riego-beneficio para orientar la práctica clínica en el tratamiento de la fibrilación auricular. Para Hallgreen et al., 2014, la comparación de la warfarina con el placebo es un estudio de caso que les sirve para aplicar la metodología del marco Benefit-Risk Action Team (BRAT) (Coplan et al., 2011). Los resultados del estudio señalan que el balance riesgo-beneficio es favorable a la warfarina cuando se compara con el placebo en la prevención primaria del ictus en pacientes con fibrilación auricular. Realmente no es un problema clínico que plantee incertidumbre, ya que cuando se compara con placebo el tratamiento anticoagulante aparece siempre como la alternativa de elección para la prevención del ictus. El interés del artículo se debe a que sus autores son los componentes del grupo Protect Consortium que desarrolló el proyecto IMI-PROTECT Benefit-Risk Integration and Representation, coordinado por la EMA y financia-do por el Séptimo Programa marco de la Unión Europea. Este proyecto es la plasmación del interés de una agencia regulatoria como la EMA en el ADMC. Sin embargo, a pesar del apoyo de la EMA, la herramienta BRAT no se ha convertido en un estándar del ADMC.

El artículo de Hsu et al., 2015, valoró cuantitativamente mediante ADMC la efectividad y la se-guridad comparadas de los nuevos anticoagulantes orales (dabigatrán, rivaroxaban y apiza-ban) con la warfarina para el tratamiento de la fibrilación auricular no valvular, bajo diferentes escenarios de riesgo. Para ello, utilizaron una metodología basada en árboles de decisiones que incluyen los diferentes criterios como ramas e integra finalmente su combinación en una única medida de valor. Tiene mucho interés la incorporación de diferentes escenarios de riesgo como población general, pacientes con mayor riesgo de ictus y prevención primaria y secundaria del ictus, ya que permite medir de forma estratificada el valor de los diferen-tes fármacos según el escenario de riesgo. Hay que subrayar que en cada escenario no solamente fueron distintas las puntuaciones de las alternativas, sino que también varió la ponderación de los criterios. En general, los nuevos anticoagulantes tuvieron puntuaciones de valor más altas que la warfarina con resultados similares entre ellos y con resultados dis-tintos según el escenario de riesgo. Así, en el escenario basal el dabigatrán obtuvo la mayor puntuación (0,529), mientras que en la población de riesgo fue el apixabán el que alcanzó el valor más alto de rendimiento (0,686). La warfarina fue siempre inferior tanto en población general (0,191) como en población de riesgo (0,116). A pesar de que la comparación de los

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valores de utilidad obtenidos en el estudio es abrumadoramente favorable a los nuevos an-ticoagulantes, los autores concluyen tímidamente que podrían ser preferidos a la warfarina. Posiblemente ellos mismos son conscientes de que hay otros criterios que no han incluido en el ADMC, como el coste y la adherencia. Es posible que esos criterios no incorporados en el ADMC justifiquen que la warfarina siga siendo un tratamiento vivo a pesar de sus des-ventajas en cuanto al control y administración. Aunque no los citan, los tienen en cuenta al formular la conclusión del estudio.

Doglioti et al., 2015, analizaron mediante ADMC el balance riesgo-beneficio de las diferentes alternativas de tratamiento de la fibrilación auricular, incluyendo tanto anticoagulantes como antiagregantes plaquetarios. En primer lugar, llevaron a cabo un metanálisis en red para ob-tener resultados comparativos de las múltiples alternativas analizadas. En segundo lugar, utilizaron la metodología SMAA-2 para llevar a cabo un análisis de aceptabilidad multi-criterio estocástico (Tervonen y Lahdelma, 2007). Aplicando la herramienta, realizaron dos análisis. El primero tuvo como medida de resultado una función de utilidad basada en una función de preferencia multiatributo y el segundo incorporó los costes sanitarios de las complicaciones, pero no el del tratamiento. El resultado es claramente favorable a los nuevos anticoagulan-tes, tanto en utilidad como en coste. Los autores señalan algunas de las limitaciones de los nuevos medicamentos, como el precio y la falta de un antídoto en caso hemorragia grave. Si el objetivo fuera solamente el balance clínico de riesgo-beneficio podría estar justificado no incorporar el coste de los tratamientos. Sin embargo, cuantificar la dimensión de coste teniendo en cuenta solamente los costes de las complicaciones es difícil de justificar, ya que olvida el precio y sesga el resultado en un sentido favorable a los nuevos anticoagulantes. Otra debilidad de este trabajo es la falta de transparencia en la presentación de la pondera-ción de los criterios de efectividad y seguridad. Aunque el modelo SMAA-2 tiene una trayec-toria científica relevante, a efectos de este trabajo es una caja negra en la que tenemos que confiar. Parece claro que la presentación explicita del peso de cada criterio es un elemento de buena práctica en los estudios de ADMC (Marsh et al., 2016).

7.3.5. ADMC en hipertensión

Aunque se localizaron 6 artículos en la búsqueda, ninguno de ellos contenía un ejercicio de aplicación del ADMC al tratamiento de la hipertensión, por lo que no se incluyen entre la lite-ratura comentada. Uno de ellos mostraba un marco de uso del ADMC en enfermedades raras y tres artículos se referían a la clasificación de la esclerosis sistémica.

7.3.6. ADMC en diabetes

De los seis artículos identificados, se seleccionó el de Mehrotra y Kim, 2011, por entrar dentro del perfil de aplicaciones en enfermedades prevalentes. Los otros cinco artículos no tenían el perfil requerido. Los autores son investigadores de una escuela de ingeniería que aplican el ADMC para llevar a cabo una asignación presupuestaria en programas de prevención de la diabetes en el CDC de Estados Unidos desde la perspectiva de los decisores. Justifican el uso del ADMC porque es un problema multi-objetivo en el que los diferentes parámetros de prevalencia, comorbilidades y mortalidad deben considerarse simultáneamente y ningún cri-terio único sirve de sustituto de los demás. Incorporan 21 criterios clínicos y sociales (índice de desigualdad) que analizan mediante la metodología del análisis de componentes princi-pales y las técnicas de programación lineal inversa. El ejercicio les permite concluir que los recursos del CDC deben ser asignados para promover la educación sobre la diabetes y para aumentar las interacciones entre el paciente y el proveedor de atención sanitaria. La descrip-

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ción detallada de la metodología cuantitativa ocupa la mayor parte del artículo, resultando difícil identificar los criterios y sus pesos. Tampoco están bien descritas las alternativas del presupuesto, ya que, aunque las conclusiones señalan la prioridad para unas intervenciones concretas, la distribución del presupuesto es llevada a cabo por los estados.

7.3.7. Revisión de libros

El libro de Marsh et al., 2017, contiene un capítulo dedicado a explicar tres ejemplos de inte-gración del ADMC y la evaluación de tecnologías para la toma de decisiones de financiación. En el mundo, diferentes organismos con responsabilidad en el establecimiento de prioridades y la asignación de recursos han planteado explícitamente el uso del ADMC. Los ejemplos de Colombia, Lombardía y Bélgica también se han detallado en la sección 4.3 de la presente obra.

En Colombia, la Comisión de Regulación en Salud (CRES) llevó a cabo en 2002 y 2003 una aplicación piloto del ADMC mediante el método EVIDEM (Marsh et al., 2017; CRES, 2012; Castro et al., 2016). Se seleccionaron cuatro tecnologías respecto a las que no se habían tomado decisiones de reembolso y de las que se disponía de evaluaciones de tecnologías llevadas a cabo en Colombia. La decisión a tomar por el grupo focal implicaba ordenar en relación con el posible reembolso la profilaxis primaria de la hemofilia A, el suministro de zinc para la prevención de la diarrea, el tratamiento de primera línea con anastrozol en mujeres posmenopáusicas con receptores hormonales positivos con cáncer de mama metastásico y el uso del ticagrelor asociado a aspirina en pacientes con síndrome coronario agudo sin elevación del ST. Se constituyó un grupo focal con decisores y expertos para llevar a cabo el ADMC que, en primer lugar, ponderó los diferentes criterios de EVIDEM y que posteriormen-te puntuó las cuatro tecnologías en cada criterio. Los criterios que obtuvieron mayor peso fueron la gravedad de la enfermedad (9,3), el tamaño de la población (8,9) y la efectividad incremental (8,7). Por el contrario, la atención a necesidades diferenciales (4,3) y la validez de la evidencia (5,0) resultaron los criterios menos relevantes. El resultado final fue que el sumi-nistro de zinc obtuvo la mayor puntuación (0,904) seguido del uso del anastrozol (0,822), la profilaxis de la hemofilia A (0,794), y en último lugar se situó el ticagrelor (0,708). El consenso final del grupo fue que para Colombia sería ideal un método mixto que combinase el ADMC y el análisis de impacto presupuestario.

En la región italiana de Lombardía se incorporó el ADMC dentro de una política más general formulada en 2008 y dirigida a mejorar el proceso de toma de decisiones relacionado con las tecnologías sanitarias. Esto permitió definir un marco específico que se aplicó en la evalua-ción de tecnologías a partir de 2012 teniendo en cuenta los métodos desarrollados por la red europea de HTA (EUnetHTA) y la colaboración EVIDEM (Migliore et al., 2014). Como resultado de su uso, cada tecnología recibe un informe conteniendo el índice de prioridad o uso apro-piado y el análisis cualitativo para cada criterio. En base a este informe, el comité rechaza o acepta cada tecnología. La mayoría de las tecnologías propuestas han sido rechazadas. En algunos casos, la evaluación positiva fue acompañada de restricciones como su uso exclu-sivo en centros específicos, procedimientos de selección de pacientes y contratos de riesgo compartido (Regione de Lombardia, 2017). De la lista mostrada en el libro (16 evaluaciones), solamente se aceptaron dos sin restricciones, otras dos con restricciones y se rechazaron las 12 restantes (Tabla 7.3). El mismo enfoque del ADMC desarrollado en Lombardía es explorado actualmente por otras regiones en Italia. Recientemente, se incorporó el uso de ADMC a una ley nacional para el establecimiento de prioridades en el área de dispositivos médicos (Marsh et al., 2017).

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TABLA 7.3. LISTADO DE TECNOLOGÍAS EVALUADAS EN LOMBARDÍA Y RESULTADO DE LA EVALUACIÓN

ÁMBITO TECNOLOGÍA ENFERMEDAD RESULTADO

Dispositivos

Terapia para la psoriasis Psoriasis Rechazo

Estimulación vagal Epilepsia Aceptación condicionada

Terapia olas Heridas crónicas Rechazo

BAHA Implante Coclear Sordera Aceptación condicionada

Lentes intraoculares Cataratas Rechazo

LINX Reflujo gastro-esofágico Rechazo

Estimulación diafragmática Tetraplejía grave Aceptación

Diagnósticos

Tomografía de coherencia óptica Enfermedad coronaria Rechazo

Espectroscopia Raman Cáncer de piel Rechazo

Presepsin Sepsis Rechazo

Guía coronaria inalámbrica para stents Enfermedad coronaria Rechazo

Endomicroscopia laser Cáncer de vejiga Aceptación

Brevagen Cáncer de mama Rechazo

Servicio de monitorización IMS Adherencia a la medicación Rechazo

Comfortscan Cáncer de mama Rechazo

Radiología RMN de 7 teslas Enfermedades neurodegenerativas Rechazo

Fuente: Migliore et al., 2014.

En Bélgica se ha planteado el uso del ADMC por parte del Comité de Reembolso de Medica-mentos para decidir acerca de las solicitudes de las empresas farmacéuticas. A partir de 2010, el Belgian Healthcare Knowledge Centre (KCE) propuso un posible marco de aplicación del ADMC (Le Polain et al., 2010). En contraste con los ejemplos descritos en la literatura, el marco belga de ADMC establece que los pesos de los criterios deben provenir del público en gene-ral, ya que la toma de decisiones sobre el reembolso de la asistencia sanitaria se debe basar en las preferencias sociales. Debido a que estas preferencias para los criterios de reembolso eran desconocidas, el KCE realizó una gran encuesta de población en 2014 para obtener estos pesos (ver sección 4.3). El motivo es que, en un sistema democrático, los juicios de valor incor-porados en la evaluación deberían idealmente reflejar los valores y preferencias sociales. Por ello, se recomendó hacer una distinción estricta entre la evaluación (assessment) y el proceso de evaluación (appraisal). La evaluación implica la recolección de la evidencia con respecto a la tecnología en consideración. El proceso de evaluación implica juicios de valor para determi-nar la importancia relativa de cada uno de los elementos de evaluación. El resultado es que, a diferencia de otros muchos abordajes del ADMC, el enfoque belga no combina la necesidad de un nuevo mejor tratamiento y el valor agregado de los nuevos medicamentos en una única pun-tuación ponderada. El marco descrito aún no se está aplicando en la práctica, pero va a ser uti-lizado en el contexto de la toma temprana de decisiones para el reembolso de medicamentos.

7.4. DISCUSIÓN

De acuerdo con el segundo informe ISPOR (Marsh et al., 2016), el ADMC pretende abarcar una amplia gama de decisiones, incluyendo la optimización de la cartera de servicios, la au-

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torización regulatoria, la evaluación de tecnologías sanitarias (HTA), las decisiones de puesta en marcha / marcos de prioridad, y la toma de decisiones en el hospital, priorizando el acceso de los pacientes al tratamiento y clasificación de la enfermedad. Sin embargo, de la revisión de la literatura en la aplicación en enfermedades prevalentes se desprende que el ADMC se ha usado a nivel clínico en la toma de decisiones compartidas y para medir el balance ries-go-beneficio. Salvo los ejemplos descritos en el libro de Marsh et al., 2017, la literatura sobre aplicación en el ámbito de la autorización y rembolso de nuevos tratamientos es inexistente en enfermedades prevalentes. Así, la falta de experiencias en el ámbito de los servicios sa-nitarios fuerza a Marsh et al., 2016, a usar en su informe métodos y ejemplos del mundo del ADMC en general y no solamente en el ámbito de la salud. En el terreno del rembolso, autores como Gilabert-Perramon limitan explícitamente a los medicamentos huérfanos la utilización del ADMC por el Servicio Catalán de Salud (Gilabert-Perramon et al., 2017). El segundo docu-mento de ISPOR sobre ADMC previamente citado (Marsh et al., 2016) establece un listado de buenas prácticas en el uso del ADMC, tal y como se ha detallado en el capítulo 6. Si lo aplica-mos a la literatura revisada relativa al uso en enfermedades prevalentes, resulta llamativa la falta de cumplimiento de las mismas, especialmente en lo relativo al rigor en la explicación de los pasos intermedios seguidos durante la implementación del estudio. Aunque la publi-cación plantea problemas por la limitación en el número de palabras de los manuscritos, se podrían incorporar apéndices técnicos que permitiesen reproducir el proceso seguido por los autores. En algún caso, fue especialmente llamativo el efecto “caja negra” derivado del uso de un software específico (Dogliotti y Giugliano, 2015). En ese mismo informe de ISPOR identifican a los participantes implicados en un ADMC y señalan varios tipos: decisores, par-tes interesadas (stakeholders), analistas y expertos. Aunque el término parte interesada sea genérico, ya que puede incluir varias categorías de participantes, esta clasificación aplicada a los ejemplos analizados nos señala que básicamente, los participantes identificados en este tipo de análisis son analistas y expertos.

El criterio de eficiencia está sistemáticamente ausente en los ejemplos que se han revisado. El comentario llevado a cabo por un grupo de expertos de ISPOR (Malone et al., 2016) acer-ca de la falta de inclusión de los años de vida ajustados por calidad producidos por cada alternativa como criterio para la toma de decisiones en el marco de la ASCO (Schnipper et al., 2015) podría aplicarse también a los ejemplos analizados fuera del contexto oncológico. La dimensión de coste (impacto presupuestario) y de eficiencia (coste-efectividad) puede que no sea la única a tener en cuenta, pero todo el cuerpo de conocimiento científico de la economía de la salud apoya su uso en la toma de decisiones en condiciones de asignación de recursos escasos (López-Bastida et al., 2010). Así, los creadores del marco EVIDEM in-cluyen el coste-efectividad y el impacto presupuestario en un ejercicio de integración de la evaluación de tecnologías sanitarias con el ADMC en un trabajo de 2011 dirigido a probar el método (Tony et al., 2011). Sin embargo, cuando en 2017 publican su aplicación a alternati-vas de tratamiento, excluyen esos criterios (Hummel et al., 2013). En general, los objetivos de estos ejemplos responden más a los formulados por expertos como los nominados por la ASCO, quienes, al comienzo de su documento de actualización del marco, señalan que éste se dirige a desarrollar un marco que permita a un médico y su paciente evaluar el valor de un tratamiento de cáncer en particular teniendo en cuenta las preferencias individuales del paciente y sus circunstancias (Schnipper et al., 2015). En este escenario, otros participantes como los gestores, tienen poca cabida. Al igual que en la evaluación económica, los métodos importan y la credibilidad del ADMC se tiene que sustentar en la participación de todos los interlocutores implicados y en un soporte metodológico acreditado.

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7.5. CONCLUSIONES

Como conclusión principal de este capítulo se puede decir que el ADMC está todavía co-menzando su andadura como herramienta para la toma de decisiones en enfermedades prevalentes. La estandarización de sus métodos va a ser un elemento clave en su conso-lidación como herramienta científica, ya que la transparencia del proceso y la objetividad en la selección de los criterios son puntos críticos del proceso que no pueden quedar a la selección subjetiva de los responsables del estudio. A pesar de ello, el conjunto de métodos incluidos dentro del ADMC puede aportar un marco formal para evaluar alternativas de tra-tamiento y asignar prioridades en la toma de decisiones en enfermedades prevalentes de forma trasparente y aplicando diferentes criterios de forma cuantitativa. La aplicación de estos métodos ayudaría a evitar variabilidad e inconsistencias en las decisiones de clínicos y gestores (Thokala et al., 2016).

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8CAPÍTULO

APLICACIÓN DEL ANÁLISIS DE DECISIÓN MULTI-CRITERIO A LOS MEDICAMENTOS HUÉRFANOS

Carlos Campillo-Artero

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8 APLICACIÓN DEL ANÁLISIS DE DECISIÓN MULTI-CRITERIO A LOS MEDICAMENTOS HUÉRFANOS

8.1. INTRODUCCIÓN

La baja frecuencia de las Enfermedades Raras (EERR) y, en bastantes casos, su grave-dad, su carácter progresivo, crónico y discapacitante, la escasez de tratamientos efec-tivos, la incertidumbre asociada con su evolución y con los tratamientos, así como sus consecuencias médicas, psicológicas, económicas y sociales convierten en complejas y controvertidas tanto la valoración de la eficacia y seguridad para autorizar (assessment) los medicamentos huérfanos (MMHH), como las decisiones sobre su precio, cobertura y rembolso (appraisal).

Aunque haga tiempo que se reclame su armonización, assessment y appraisal no van de la mano y ello cobra especial relevancia e intensidad en la esfera de los MMHH. La regulación del assessment se ha hecho a espaldas de los procesos de fijación de precios y rembolso. No obstante su autorización, la incertidumbre respecto a la efectividad de los MMHH, la heterogeneidad de métodos y la variabilidad internacional de las decisiones de autorización y sus consecuencias económicas, sociales y políticas, su elevado precio, los presupuestos limitados, su impacto presupuestario conjunto, la presión por reducir el gasto y las discre-pancias entre las modalidades de fijación de precios y de los mismos precios entre países han desencadenado una avalancha de estudios y publicaciones en la última década (Tsoi et al., 2013; Wagner et al., 2016; Hughes-Wilson et al., 2012; Hutchings et al., 2012; Ethgen et al., 2012; Fedyaeva et al., 2014; Kawalec et al., 2016; Drummond et al., 2009; Campillo-Artero, 2014; Drummond et al., 2013; Solon y Kanavos, 2015; Mincarone et al., 2017; Hughes et al., 2005; Kanavos y Nicod, 2012; McCabe et al., 2007).

Todo ello se complica aún más si se tiene en cuenta que hay MMHH con más de una indica-ción, que un medicamento utilizado para una enfermedad no rara puede ser autorizado en segunda instancia para tratar una Enfermedad Rara (ER) y viceversa, que puede haber más de un medicamento para tratar la misma ER, y que conseguir con distintas maniobras la declaración y autorización de MMHH puede servir como vía de entrada rápida al mercado y ofrecer beneficios adicionales, como los de la exclusividad de mercado respecto a la patente (Hughes-Wilson, et al., 2012; Campillo-Artero y Peiró, 2009).

Numerosos autores afirman que los métodos convencionales vigentes de evaluación de tec-nologías sanitarias (ETS), incluida la evaluación económica —entendida aquí como cuarta barrera—, no pueden captar, combinar ni reflejar la multiplicidad de dimensiones, criterios e implicaciones de índole ética, política, social y económica que deben barajarse en el apprai-sal de los MMHH ni tampoco asignarles pesos relativos según su importancia para los in-dividuos afectados y la sociedad. Las decisiones de priorización y asignación de recursos limitados requieren, además de buena información, juicios de valor de personas y juicios sociales respecto a múltiples principios y criterios. Incluso disponiendo de la mejor informa-ción, es preciso hacer juicios porque la información no puede sustituirlos. Combinar adecua-damente todas las variables pertinentes en las decisiones de financiación exige deliberar y el ámbito de los MMHH es un terreno abonado donde las incongruencias de criterios y la contraposición de valores y posturas se intensifican (Wagner et al., 2016; Hughes-Wilson et al., 2012; Hutchings et al., 2012; Ethgen et al., 2012; Fedyaeva et al., 2014; Kawalec et al., 2016; Drummond et al., 2009; Drummond et al., 2013; Solon y Kanavos, 2016; Mincarone et al., 2017; Hughes et al., 2005; Kanavos y Nicod, 2012; Wahlster et al., 2015; Angelis y Kana-vos, 2016). En qué medida la ETS y la evaluación económica en particular, y en especial la de los MMHH, consiguen incorporar en las decisiones de rembolso los componentes cruciales

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de la deliberación se debatirá en los últimos apartados de este capítulo, a la luz de toda la información que se presenta (Culyer y Lomas, 2006; Culyer, 2012; Culyer, 2014; Culyer, 2017).

El ADMC (Análisis de Decisión Multi-Criterio) es uno de los métodos que se proponen para superar algunos de estos escollos. El punto fuerte de estas propuestas es que el ADMC es uno de los métodos disponibles de una taxonomía de herramientas metodológicas para combinar o agregar múltiples criterios en un solo parámetro de valor del medicamento, que puede ayudar a priorizar alternativas y asignar recursos limitados (Wagner et al., 2016; Hu-ghes-Wilson et al., 2012; Hutchings et al., 2012; Ethgen et al., 2012; Fedyaeva et al., 2014; Paulden et al., 2015; Sussex et al., 2013a; Mincarone et al., 2015; Iskrov et al., 2016; Kolasa et al., 2016; Devlin y Sussex, 2011; Wagner et al., 2017; Garau et al., 2016; Schlander et al., 2014; Schlander et al., 2016; Annemans et al., 2017; Gutierrez et al., 2015; Drummond et al., 2007; Solon y Kanavos, 2016; Mincarone et al., 2017; Hughes et al., 2005; Culyer, 2014).

Este capítulo tiene como objetivo general describir la utilización del ADMC en la evaluación de los MMHH. Además, como finalidades más específicas, se valora el desarrollo que ha al-canzado hasta la fecha el ADMC en el appraisal de los MMHH, junto con sus limitaciones, se analizan con una mirada crítica los argumentos esgrimidos para justificar su utilización, y se trazan perspectivas del ADMC a corto y medio plazo en el ámbito de los MMHH y las EERR.

Para elaborarlo, se revisó la bibliografía para encontrar: 1) aplicaciones del ADMC en el appraisal de los MMHH, 2) información sobre aspectos metodológicos del ADMC, y 3) reco-mendaciones y documentos de consenso sobre el papel y la utilidad del ADMC en el contex-to del appraisal de las tecnologías médicas para tratar EERR. Asimismo, se utilizaron guías publicadas y referencias que ofrecen criterios para valorar la calidad de estos análisis y re-comendaciones para mejorar su notificación: los dos informes de ISPOR sobre los métodos de ADMC y su potencial para respaldar decisiones en atención sanitaria (Thokala et al., 2016; Marsh et al., 2016), la descripción general del marco EVIDEM (Goetghebeur et al., 2008) y sus versiones 3.0 y 3.1 (The EVIDEM Collaboration, 2015a; The EVIDEM Collaboration, 2015b), la guía CHEERS sobre estándares de notificación de evaluaciones económicas (Husereau et al., 2013), un correlato español (López-Bastida et al., 2010), y una específica para MMHH en Europa (Schuller et al., 2015). Por último, se utilizaron artículos y documentos publicados en los cuales se analizan aspectos relevantes sobre la regulación (assessment y appraisal), y especialmente sobre la ETS y la evaluación económica, así como de la economía de la salud en la esfera de las EERR y los MMHH.

8.2. JUSTIFICACIONES DE LA UTILIZACIÓN DEL ADMC EN LAS DECISIONES DE PRECIO Y REEMBOLSO DE LOS MMHH

Se esgrimen varios argumentos sobre las limitaciones de la ETS para estimar y tomar deci-siones sobre el valor de los MMHH y sobre su cobertura y rembolso. La decisión de incluir este apartado estriba en que, basándose en estos argumentos, unos proponen el ADMC como complemento de la ETS y otros, formulando críticas más severas de las limitaciones señaladas, como candidato a sustituirlas y erigirse en un nuevo paradigma del appraisal (Clarke et al., 2009; Winquist et al., 2012; Sussex, et al., 2013c; Mincarone et al., 2017; Iskrov et al., 2016; Kolasa et al., 2016; Schey y Conolly, 2014; Schey et al., 2017; Schlander et al., 2014; Schlander et al., 2016; Gutierrez et al., 2015; Hughes et al., 2005; Lloyd et al., 2015; Drummond et al., 2007; Drummond et al., 2009; Drummond et al., 2013). En aras de la brevedad, y por su relevancia, en la tabla 8.1 se resumen estos argumentos y en un apartado posterior se cote-

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jan con argumentos contrapuestos de otros autores, sobre todo en aquellos aspectos donde el coeficiente de fricción entre posturas es más alto.

TABLA 8.1. ARGUMENTOS SOBRE LAS LIMITACIONES DE LA ETS Y LA EVALUACIÓN ECONÓMICA EN LA TOMA DE DECISIONES SOBRE EL VALOR DE LOS MEDICAMENTOS HUÉRFANOS Y SOBRE SU COBERTURA Y REMBOLSO

En el conjunto de estudios revisados se afirma que, por todos los motivos que se resumen a continuación, el am-plio abanico de elementos normativos y positivos que subyacen a la lógica extrawelfarista del coste-efectividad para priorizar intervenciones en situaciones de recursos limitados (como criterio de eficiencia asignativa) debe revisarse en profundidad.

1La rareza, las necesidades médicas insatisfechas, la gravedad y el poner en peligro la vida son criterios que per se confieren un status o consideración especial a las EERR. A diferencia del ADMC, ni la ETS, ni la evaluación económica en concreto, consideran ni combinan adecuadamente la opinión y las preferencias de todos los actores que deberían participar en las decisiones de autorización, cobertura y rembolso.

2

La ETS y la evaluación económica omiten estos y otros criterios, no agregan todos los elementos que definen el valor de un nuevo medicamento, y en particular los de los MMHH. La evaluación económica, asentada en principios utilitaristas y extrawelfaristas, al denegar su cobertura y rembolso, conduce al abandono de estos pacientes y a la inequidad. Por sus peculiaridades, los MMHH no pueden superar los estándares regulatorios habituales de eficacia, seguridad, calidad y coste-efectividad y su mantenimiento es injusto e inequitativo para los pacientes que padecen estas enfermedades.

3

El valor social no equivale a la utilidad tal como ésta se entiende en evaluación económica. Los AVAC no expresan las preferencias sociales ni el conjunto de valores que traducen el valor social de los MMHH y las EERR; su valor no es igual en todos los pacientes, los de los pacientes no son congruentes con los del público general, y las escalas de medición no reflejan adecuadamente la experiencia de los pacientes ni se ponderan en función de variables como la prevalencia de la enfermedad, la esperanza de vida o la gravedad. No todos los agentes conceden la misma importancia relativa a los criterios de valoración económicos. Aceptar la neutralidad distributiva de los AVAC limita la expresión de preferencias sociales y de los pacientes.

4

El origen y la utilización de un dintel de coste-efectividad incremental (DCEI) es arbitrario e inadecuado y conduce a decisiones injustas, porque su esencia depende de la validez de la hipótesis de maximización de los AVAC, un supuesto débil porque no captura las preferencias sociales ni los beneficios, que tras-ciende el principio de maximización cuasiutilitarista, que, por diseño, es ciego a cuestiones distributivas. Si se incorporaran más objetivos que el de la maximización de la salud, se obtendrían razones de CEI diferentes. La incertidumbre asociada con las estimaciones de eficacia y la seguridad de los MMHH pue-den desproveer a los DCEI de todo sentido. Al utilizar solamente costes, eficacia y un DCEI, se excluyen alternativas terapéuticas potencialmente beneficiosas. La razón de coste-valor incremental (incremental cost-value ratio) se propone como alternativa a la de CEI.

5Los modelos de precio basado en valor (value-based pricing) omiten las dimensiones genuinas del valor de los MMHH y de las enfermedades raras. Los resultados del uso de estos modelos y de la evaluación económica con los MMHH, junto con las decisiones de cobertura y rembolso adoptadas con su aplica-ción, varían entre países y menoscaban la equidad y el acceso.

6 La ETS y específicamente la evaluación económica no son métodos transparentes.

ETS: Evaluación de Tecnologías Sanitarias. CEI: Coste-Efectividad Incremental. DCEI: Dintel Coste-Efectividad Incremental.

Fuente: elaboración propia a partir de Clarke et al.,2009; Winquist et al., 2012; Sussex et al., 2013c; Mincarone et al., 2017; Iskrov et al., 2016; Kolasa et al., 2016; Schey y Conolly, 2014; Schey et al., 2017; Schlander et al., 2014; Schlan-der et al., 2016; Gutierrez et al., 2015; Hughes et al., 2005; Lloyd et al., 2015; Drummond et al., 2007; Drummond et al, 2009; Drummond et al., 2013; Wahlser et al., 2015; Angelis y Kanavos, 2016.

8.3. MODELOS DE COMBINACIÓN DE CRITERIOS APLICADOS A MMHH

En los estudios publicados se encuentran dos grupos de desarrollo de modelos para combinar múltiples criterios específicamente en el appraisal de los MMHH. El primero está constituido por desarrollos de modelos teóricos de ADMC propiamente dichos. En él cabe distinguir aplica-ciones de estos modelos con MMHH simulados y aplicaciones en condiciones de evaluación

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reales con MMHH y datos reales. El segundo grupo lo conforman modelos de combinación de múltiples criterios diferentes de los ADMC que también se han aplicado a los MMHH.

8.3.1. Modelos de ADMC teóricos

El primero de ellos consiste en la adaptación del marco EVIDEM para incorporar en la eva-luación de los MMHH los factores derivados de las singularidades de las EERR y de estos medicamentos (Wagner et al., 2016). Por medio de una revisión de la bibliografía y teniendo en cuenta un amplio abanico de principios éticos, así como los fundamentos del diseño del ADMC, se identificaron los factores que inciden en el appraisal, así como las políticas vigen-tes o propuestas de su regulación en general y de su rembolso en particular. Cada uno de los factores y criterios identificados se cotejaron con los de la versión 3 del marco EVIDEM para decidir si era preciso modificarlos a fin de aumentar su utilidad en el appraisal de estos medicamentos respecto a ese marco general.

En la tabla 8.2 se presenta el marco EVIDEM adaptado a los MMHH. En síntesis, el marco adaptado integra valores sociales e individuales y combina dilemas éticos contrapuestos. Su valor añadido depende de las siguientes modificaciones: la adición de subcriterios a los cri-terios de gravedad de la enfermedad, efectividad comparada, relación coste-consecuencias comparativa y relación coste consecuencias-costes no médicos, la incorporación de valores negativos en las escalas para todos los criterios comparativos, y la integración de un método para añadir al marco políticas y prioridades específicas del contexto donde se vaya a utilizar.

Además, en este nuevo marco se presta atención a la incertidumbre por ser especialmente relevante en la esfera de las EERR y los MMHH. La incertidumbre en los juicios que se emiten sobre la evidencia se puede evaluar utilizando rangos en las escalas de puntuación: la de los pesos, empleando diferentes técnicas de ponderación entre las disponibles; la debida a la variabilidad en las perspectivas individuales y en los juicios, por medio de medidas de dispersión; y la atribuible a la estructura del modelo, modificando su estructura, por ejemplo, eliminando el criterio ponderado de menor magnitud.

El segundo modelo tiene como peculiaridad los criterios de evaluación que incluye, porque algu-nos no se consideran en los restantes modelos de combinación de múltiples criterios propues-tos (Hughes-Wilson et al., 2012). Como se aprecia en la tabla 8.2, este modelo no incluye los mis-mos criterios que el anterior y, como particularidad, combina criterios nuevos, como complejidad de la manufacturación del Medicamento Huérfano (MH), medidas adicionales postautorización para recabar más información sobre efectividad, gravedad, alternativas terapéuticas disponi-bles/necesidades médicas insatisfechas, nivel de impacto del MH en la enfermedad/medida en que modifica el curso de la enfermedad, y uso en indicación única o no, y respecto a este último, además, si la primera indicación autorizada fue como MH y la siguiente para una enfermedad frecuente o al revés. Sobre la inclusión de algunos de estos criterios se han vertido críticas en va-rios estudios, que se comentarán en el penúltimo apartado de este capítulo. Por añadidura, con este modelo, al estratificar estos criterios en una escala con tres categorías (bajo, medio y alto) de distintos parámetros, se puede orientar, por ejemplo, el establecimiento de precio basado en valor, entendiendo valor como la resultante de la integración de los criterios seleccionados.

Los tres modelos teóricos restantes publicados no pueden evaluarse con suficiente detalle porque sólo se han notificado como resúmenes (Hutchings et al., 2012; Ethgen et al., 2012; Fedyaeva et al., 2014).

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8.3.2. Aplicación del ADMC con MMHH simulados

En el contexto del sistema de salud de Bulgaria se realizó un ADMC para el assessment y el appraisal de dos MMHH simulados: A (prevalencia < 1/10.000 hab. (ultra rara), inicio en la infancia, gran discapacidad y necesidad de cuidados) y B (1-5/10.000 hab., inicio variable, discapacidad y necesidad de cuidados intermedias) (Iskrov et al., 2016). La selección de cri-terios y pesos se llevó a cabo mediante una encuesta realizada a 143 participantes (47% de respuestas) representantes de cuatro preferencias: médicos, autoridades de salud, pacientes y representantes de la industria. En el modelo, aditivo y lineal, se usó una escala de 100 pun-tos distribuidos entre los criterios agrupados en tres categorías: medicamento (existencia de alternativa, seguridad, efectividad, beneficios en salud y si salva la vida), enfermedad (carga y gravedad) y consideraciones de salud pública (efecto preventivo, grupos vulnerables, fuerza de la evidencia, coste-efectividad e impacto presupuestario) (Tabla 8.2). Los pesos individua-les de cada criterio se normalizaron para totalizar el peso global de cada categoría.

El MH fue la categoría con mayor puntuación, aunque no hubo diferencias entre los pesos asignados a las tres categorías por los cuatro grupos consultados. Respecto al MH, hubo consenso general excepto para el de si salva la vida, que fue más valorado por las autori-dades. En cuanto a la enfermedad, la gravedad se puntuó un poco más alta que la carga de enfermedad, aunque sin diferencias entre los grupos. Sobre las consideraciones de salud pública, el criterio más valorado por todos fue la fuerza de la evidencia y los menos valora-dos, el coste-efectividad y el impacto presupuestario, sin diferencias entre las puntuaciones de ambos. En conjunto, el MH B recibió mayor puntuación que el A, si bien la diferencia fue exigua tanto en el mejor como el peor escenario delineado para cada medicamento. Una aportación adicional de este modelo —cuya idoneidad y grado de arbitrariedad debe valorar el lector en ausencia de justificación por los autores— fue el establecimiento de tres umbra-les para rembolso: < 50 puntos en la escala (no rembolso), 51-69 (rembolso condicionado) y ≥ 70 (rembolso incondicional).

8.3.3. Aplicación del ADMC con MMHH reales

En el primero de los seis estudios de esta categoría encontrados se utilizó información de dos medicamentos huérfanos que no se identificaron por estar en etapas finales del proceso de autorización (Sussex et al., 2013b): el MH A, para tratar una inmunodeficiencia, entre 250 y 600 pacientes afectados, hay otros tratamientos disponibles, persigue aumentar la super-vivencia y la evidencia proviene de un ensayo clínico abierto no controlado; y el MH B, para una ER neuromuscular, entre 3.000 y 8.000 pacientes afectados, no hay tratamientos alter-nativos, intenta frenar la progresión de la enfermedad, y la evidencia proviene de un ensayo clínico controlado y doble ciego.

En él se seleccionaron 8 criterios, 4 sobre el impacto de la ER y la necesidad médica insa-tisfecha asociada (disponibilidad de tratamientos, supervivencia con el tratamiento dispo-nible, morbilidad y discapacidad con dicho tratamiento, e impacto social de la enfermedad en la vida diaria de los pacientes y sus cuidadores) y 4 vinculados con el MH (grado de innovación, evidencia de eficacia clínica y resultados clínicos, seguridad, e impacto social del tratamiento del MH en la vida diaria de los pacientes y sus cuidadores) (Tabla 8.2). El coste-efectividad se omitió para preservar el principio de redundancia (evitar el doble re-cuento), que se comentará en otro apartado. Adoptando la perspectiva de la sociedad, se realizó un ADMC de medición del valor combinado de los MMHH por parte de dos grupos

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de agentes: pacientes y expertos (médicos y economistas de la salud), que asignaron pe-sos de forma lineal a los criterios con una escala de 1 a 7.

Los pacientes asignaron pesos más altos a los dos MMHH y más homogéneos a todos los criterios y dieron más valor al impacto de la enfermedad y del MH que los expertos. La ausen-cia de tratamiento y la evidencia de la eficacia clínica del MH fueron menos importantes para los pacientes, si bien este último fue el criterio más valorado por los dos grupos. Los expertos y los pacientes valoraron más el medicamento A que el B. La razón fue la misma en ambos: con el tratamiento A se consiguen mejores resultados. Conforme al análisis de sensibilidad (modificando escalas y pesos), sólo cambios de gran magnitud e inverosímiles en los pesos de los criterios podrían modificar la elección del MH.

En el segundo, que fue la primera experiencia en Italia con el ADMC, se aplicó la versión 3.0 del marco EVIDEM para el appraisal de obinutuzumab indicado para el tratamiento del linfoma no Hodgkin refractario a rituximab (Garau et al., 2016). Se consultaron 9 pacientes, 5 médicos y 5 financiadores para el appraisal de obinutuzumab combinado con bendamus-tina comparados con bendamustina en monoterapia. Pacientes y médicos expresaron su mayor preferencia por los MMHH utilizados para enfermedades graves y la menor por los criterios económicos, y los financiadores concedieron el máximo valor a los criterios eco-nómicos y a la calidad de la evidencia. Según todos los agentes, los principales criterios de valoración de ominutuzumab fueron los de la enfermedad: la gravedad, el tipo de beneficio terapéutico y las necesidades médicas insatisfechas. Las tres limitaciones mayores del estudio fueron la posible baja representatividad de la muestra de consultados (fue peque-ña y de conveniencia), las dificultades de los agentes para entender el marco EVIDEM y el incumplimiento del requisito de independencia de preferencias (evaluar el valor asignado a un criterio desconociendo el asignado a los restantes criterios del modelo). Además, al asignar puntos en dos etapas (primero a los dominios y luego a los criterios de cada do-minio), se observó que los dominios con dos criterios recibieron puntuaciones más altas que aquellos con tres. Para superar esta distorsión, sobre todo cuando se utilizan escalas más amplias, se recomienda averiguar las preferencias de los participantes con métodos con fundamentación teórica sólida, como experimentos de elección discreta (explicados en capítulos anteriores) o el método PAPRIKA.

El tercero es un appraisal realizado como prueba del concepto con la intención de comple-mentar la ETS en Canadá de la hormona del crecimiento para el tratamiento del síndrome de Turner con la alternativa de no administrar tratamiento (Goetghebeur et al., 2010). Se con-sultaron 4 pediatras endocrinólogos, 1 experto en ética, 1 enfermera experta en el síndrome de Turner, 1 paciente y 2 economistas de la salud. En él se aplicó el marco EVIDEM ampliado con una herramienta extrínseca de valoración que incluye un marco ético (con los criterios metas del sistema de salud, costes de oportunidad, prioridad y acceso) y otros componen-tes (capacidad del sistema y uso apropiado de la intervención, presiones de los agentes y contexto histórico y político) (Tabla 8.2). La puntuación final de la hormona fue 41 puntos sobre 100 con una concordancia a nivel individual aceptable (CCI = 0,687) aunque con amplia variación entre agentes. Las discrepancias en el test-retest fueron mayores en los pesos que en las puntuaciones, y a nivel individual la mayor discrepancia se debió a la valoración del coste-efectividad. Los criterios más valorados fueron la mejora en la eficacia, la gravedad y la calidad de la evidencia. Con las puntuaciones de los criterios de la herramienta extrínseca las valoraciones del valor percibido de la hormona del crecimiento fueron dispares.

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En el cuarto, el marco EVIDEM se utilizó para estimar en Francia, Italia y España la contri-bución de distintos criterios al valor del lenvatinib para el tratamiento del carcinoma de ti-roides diferenciado refractario al yodo radiactivo comparado con sorafenib o con la espera controlada (Wagner et al., 2017). La información sobre el valor de lenvatinib se obtuvo en reuniones con médicos, pacientes, metodólogos y decisores de los tres países. Los pesos más altos los dieron a la efectividad comparada y a la calidad de la evidencia (en España e Italia) y a la gravedad (en Francia). Los criterios que más contribuyeron al valor de len-vatinib fueron efectividad comparada, gravedad, necesidades insatisfechas y evidencia. La superioridad de este medicamento frente a los comparadores fue robusta en todos los análisis realizados. Las contribuciones de los criterios al valor variaron con cada compara-dor, entre países y entre participantes individuales. Los resultados fueron reproducibles a nivel de los grupos y el impacto de los criterios contextuales varió entre países. Además de la utilidad esperada potencial del ADMC, este estudio subraya la importancia y la influen-cia del contexto, de los sistemas de salud de cada país y de sus valores culturales en los resultados.

En esta categoría también hay dos estudios dirigidos a estimar la capacidad del ADMC para estimar el valor de los MMHH en relación con su precio. En el ADMC del primero (Schey et al., 2017), se utilizó el modelo de Hughes-Wilson (Hughes-Wilson et al., 2012) (Tabla 8.2) con tres escenarios: 1) asignación del mismo peso a todos los criterios, 2) asig-nación tras exclusión del nivel de investigación realizada, incertidumbre de la efectividad, complejidad de la manufacturación e indicación única o no, y 3) asignación tras exclusión de complejidad de la manufacturación y de indicación única o no. El análisis de sensibilidad se llevó a cabo porque los autores creían que el modelo omitía algunos criterios relevantes al haberse construido desde la perspectiva del fabricante y porque algunos no son criterios que se utilicen en la ETS al tomar decisiones de rembolso. Se escogieron 6 MMHH para abarcar un abanico de valores amplio de su coste medio anual por paciente (indicados para la hipertensión pulmonar primaria, mucopolisacaridosis II y IV, hemoglobinuria pa-roxística nocturna, síndrome de Lennox—Gastaut, y síndromes mielodisplásicos). La R2 de la regresión entre la puntuación global del valor de cada medicamento y el precio mostró una fuerte relación lineal (0,7869).

El segundo es otra aplicación práctica del modelo de Hughes-Wilson et al., (Schey y Conolly, 2014), que tuvo como objetivo averiguar si existe correlación lineal entre el valor agregado individual de un grupo de MMHH con sus respectivas indicaciones para diversas EERR y su precio. Tras revisar la bibliografía, se seleccionaron nuevos criterios que se añadieron a los nueve del modelo original de Hughes-Wilson: conveniencia de su administración, edad de la población diana, calidad de vida y grado de innovación del medicamento (Tabla 8.2). A cada criterio se le asignaron pesos de 1 a 3 y se sometieron a análisis de sensibilidad. En este análisis también se evaluó la inclusión y exclusión del precio de cada medicamento (las R2 fueron, respectivamente, 0,808 y 0,704). Al publicarse como resumen, no se dispone de más información para evaluarlo a fondo, si bien se puede considerar como ejemplo de las aplica-ciones potencialmente útiles que puede tener el ADMC.

8.3.4. Otros modelos de combinación de múltiples criterios

El primer modelo encontrado entre otros de combinación se construyó en el contexto de los Ontario Public Drug Programs de Canadá (Winquist et al., 2012; Clarke et al., 2009). En él se diseñó un marco para informar decisiones de rembolso de los MMHH desde la perspectiva

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del financiador. El marco de la evaluación se estructuró en siete pasos: 1) confirmar que la enfermedad es realmente rara, 2) entenderla, 3) entender el valor potencial del MH, 4) mode-lizar la efectividad del MH, 5) estimar los costes y emitir una recomendación de financiación, 6) revisar la evaluación realizada con expertos y otros agentes, y 7) reevaluar periódicamente los resultados a medida que se obtiene más información. Este marco se validó evaluando el MH idursulfasa para el tratamiento de la enfermedad de Hunter (mucopolisacaridosis tipo II). Aunque este medicamento no se había considerado coste-efectivo (su DCEI oscila entre 40.000 y 60.000 dólares), los resultados del modelo muestran que el aumento de la esperan-za de vida que se consigue, aunque reducido, fue muy valorado. A la luz de este resultado, la revisión del modelo de Markov y las recomendaciones de financiación, junto con nuevas negociaciones con la compañía farmacéutica, condujeron a la aprobación de su financiación pública selectiva en el subgrupo de pacientes con mejor respuesta (de 6 o más años de edad y sin síntomas neurocognitivos).

Una ventaja añadida de esta experiencia es que en ella se disponía de información sobre la incidencia y la historia natural de la enfermedad, lo cual no siempre ocurre con las EERR. No obstante, la validación se realizó con un modelo de Markov basado en un enfoque bayesiano que se considera altamente especulativo. Se trata, por consiguiente, de una ex-periencia que, aunque limitada, aporta como novedad un marco para informar decisiones de rembolso iterativo cuyas limitaciones de orden metodológico deben mejorarse para au-mentar su robustez.

Otro modelo distinto, novedoso y singular de combinación de criterios es el que reúne facto-res asociados con el valor social de los MMHH que están vinculados con su rembolso en un marco de toma de decisiones para rembolso en presencia de recursos sanitarios limitados (Paulden et al., 2015). El modelo está constituido por tres elementos. Primero, 19 de esos factores identificados en una revisión de la bibliografía, que se agrupan en tres categorías: 1) los que determinan el coste de oportunidad de la cobertura de los MMHH y sus compa-radores (coste e impacto presupuestario del tratamiento), 2) los relacionados con el valor asignado a los MMHH, sus comparadores y el coste de oportunidad de cada uno (vinculados con la enfermedad, con el medicamento, con la población diana y con factores socioeco-nómicos, y otros), y 3) los factores que ni determinan el coste de oportunidad ni se asocian con el valor, pero que son relevantes en la decisión de cobertura (factibilidad del diagnóstico y del tratamiento de la ER y coste-efectividad del tratamiento). Segundo, las preferencias de pacientes, médicos, la industria, los decisores y de la sociedad en general sobre los factores identificados y sobre la forma en que deben operacionalizarse en una decisión de rembolso. Y, tercero, las propuestas de valor, las visiones sobre cómo deben asignarse los recursos limi-tados entre grupos competitivos de pacientes o cómo han de incorporarse dichos factores en un marco de decisión: la regla del rescate (rule of rescue), el principio de equidad (equity principle) y el enfoque basado en derechos (rights-based approach).

Esta aportación teórica, esencialmente metodológica y compleja, incluye las funciones de cada uno de estos tres elementos en un marco de decisión: la del valor que cada agente asigna a cada tratamiento, la del valor que cada propuesta de valor asigna a cada trata-miento, y la de la valoración del tratamiento y del comprador que hace cada decisor junto con el coste de oportunidad del tratamiento y sus comparadores. Al tomar una decisión de cobertura, el decisor compara sus valoraciones del MH, sus comparadores y el coste de oportunidad de cada uno.

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8.4 LA EVALUACIÓN DE TECNOLOGÍAS SANITARIAS Y EL ADMC CON MEDICAMENTOS HUÉRFANOS: CASOS PRÁCTICOS

En capítulos anteriores se ha analizado el papel, la utilidad, las ventajas y las desventajas que puede tener la incorporación del ADMC como complemento de los procesos de ETS con-vencionales. Sobre este tema hay dos estudios empíricos y una reflexión publicados en los cuales se han evaluado la factibilidad y la utilidad de adaptar e incorporar el ADMC al apprai-sal de los MMHH, así como la congruencia de las decisiones que dimanan de su aplicación con las de los métodos de appraisal empleados hasta la fecha, uno en el Sistema de Salud de Hungría (Endrei et al., 2014), otro en el Sistema de Salud de Polonia (Kolasa et al., 2016) y el tercero, en el Servicio de Salud de Cataluña en España (Gilabert-Perramon et al., 2017).

En Hungría, el ADMC se incorporó en 2010 pero sólo para el appraisal de nuevas tecnologías distintas de los medicamentos, con seis criterios: prioridades de salud, gravedad, equidad, coste-efectividad y calidad de vida, impacto presupuestario agregado y recomendaciones nacionales e internacionales. En las decisiones de cobertura y rembolso de todos los me-dicamentos, se utiliza el análisis coste-efectividad. Los autores afirman que el ADMC está siendo útil en sus decisiones hasta la fecha y que debe ampliarse su ámbito de aplicación (Endrei et al., 2014).

En el caso polaco, se evaluó el impacto de la utilización del ADMC en las decisiones de precio y rembolso de los MMHH y los resultados se compararon con las recomendaciones (posi-tivas y negativas) de la ETS de 27 MMHH con su indicación individual (Kolasa et al., 2016). Para el ADMC se utilizaron dos conjuntos de criterios principales extraídos y seleccionados por consenso por dos revisiones de la bibliografía consultada: uno con 8 criterios y otro con 10, añadiendo al primer grupo el coste-efectividad y el impacto presupuestario (Tabla 8.2). Se asignó el mismo peso a cada criterio y se combinaron mediante un modelo lineal aditivo simple. En síntesis, con los 27 MMHH hubo 12 discrepancias entre las recomendaciones de la ETS y los resultados del ADMC (la mayoría recomendaciones positivas de la ETS y ne-gativas del ADMC). Todos los MMHH con recomendaciones negativas en la ETS recibieron recomendaciones positivas con el ADMC. Sólo se dispuso de información económica de 12 MMHH, de los cuales 2 no fueron recomendados por la ETS y sí por el ADMC y en 2 sucedió lo contrario, al excluir los dos criterios económicos. Los autores concluyen que las decisio-nes con ambos métodos pueden discrepar porque la consideración con el ADMC de más criterios en la toma de decisiones que en la ETS puede suponer tanto un mayor escrutinio de estos medicamentos, y conducir a su rechazo, como revelar mayor valor y aumentar así la probabilidad de aprobación.

El estudio no está exento de limitaciones que reducen tanto su validez interna como externa. Entre ellas destacan, con independencia de haber construido un modelo sencillo y lineal y de que no se describa con suficiente detalle el proceso de ETS vigente en el país: la subjetividad de la selección de los criterios por los revisores; sólo participaron los investigadores; no se analizó la calidad de los datos primarios y los económicos fueron muy incompletos, junto con los problemas de doble recuento que la inclusión en el modelo del coste-efectividad (con tres categorías) pueda crear; se omitió el análisis de la incertidumbre de la información disponible, y el único análisis de sensibilidad realizado consistió en valorar la variabilidad de resultados del ADMC con tres umbrales de recomendación positiva: más de 50% del total de puntos del valor agregado máximo (caso base), más de 25%, y más de 75%, que mostraron

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amplias variaciones en los criterios que recibieron mayores y menores puntuaciones y, por consiguiente, los medicamentos incluidos y excluidos en cada caso.

En el caso catalán (Gilabert-Perramon et al., 2017), 16 de los 27 miembros de su programa dávaluació, seguiment i finançament dels tractaments dálta complexitat (PASFTAC) que aceptaron participar (evaluadores, un representante de pacientes y otro de los decisores) adaptaron y validaron el marco EVIDEM, conforme a sus procedimientos estandarizados. Todos los dominios y criterios cuantitativos se mantuvieron y de la herramienta contextual se excluyeron tres y adaptó uno (mandato y alcance del sistema de salud, prioridades y ac-ceso de la población, impacto ambiental, y contexto político, histórico y cultural) (Tabla 8.2). Se asignaron los pesos correspondientes mediante dos técnicas: una escala de 5 puntos y una asignación de puntos jerárquica. El test-retest mostró entre ellas que la tendencia de ambas fue similar, y el coeficiente de correlación intraclase (< 35), que el acuerdo fue débil en 10 de los 13 criterios seleccionados en el modelo final. Los criterios con mayor peso fueron la gravedad, las necesidades insatisfechas, la efectividad comparada, el tipo de beneficio terapéutico, y la calidad de la evidencia, lo cual es congruente con los así considerados en otros estudios (Wagner et al., 2016; Sussex et al., 2013b). El de menor peso fue el tamaño de la población afectada.

Los procedimientos del PASFTAC y del marco EVIDEM son muy similares, pues en ambos se consideran en buena medida los mismos criterios principales. En este intento de aplica-ción del ADMC se identificaron áreas de mejora en la notificación de todos los criterios utili-zados y en sus escalas de puntuación y ponderación, como se ha hecho en la experiencia de Lombardía en Italia con el modelo EUnetHTA, que incorpora elementos del ADMC, aunque, como otra aplicación del marco EVIDEM en el contexto canadiense, tampoco los aplican a los MMHH (Radaelli et al., 2014; Tony et al., 2011). Los autores señalan que, con buena ca-pacitación de los participantes y aumentando la participación de más actores diferentes de los evaluadores, el marco EVIDEM ofrece un entorno deliberativo estandarizado que puede ser útil para desarrollar el ADMC adaptado a las EERR y al contexto y a los procedimien-tos de appraisal específicos de cada país, porque promueve la consideración sistemática y explícita de todos los elementos de la toma de decisiones, incluidas las consideraciones éticas, y puede servir de base en los appraisals estructurados. Afirman asimismo que para un procedimiento como el del PASFTAC, que en coordinación con la Comisió dÁvaluació Económica i dÍmpacte Pressupostari incluye el coste-efectividad y el impacto presupuesta-rio en sus decisiones, todos los costes deben incluirse en las deliberaciones y que el ADMC es una herramienta útil para estructurar y notificar la información cualitativa y cuantitativa relativa al uso e impacto de los recursos económicos, una recomendación no exenta de críticas como se explicará más adelante.

8.5 RECOMENDACIONES Y CONSENSOS INTERNACIONALES SOBRE ASSESSMENT Y APPRAISAL DE LOS MMHH Y LA INCORPORACIÓN DEL ADMC

La inclusión en este capítulo de los dos documentos de consenso más recientes donde se detallan algunas de las discrepancias entre assessment y appraisal y las limitaciones seña-ladas de la ETS y la evaluación económica de los MMHH se justifica porque en ambos se emiten un conjunto de recomendaciones encaminadas a reducir dichas limitaciones y una de ellas es incorporar varios (múltiples) criterios en la determinación del valor de los MMHH (Gutierrez et al., 2015; Annemans et al., 2017).

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Las recomendaciones que incluyen abarcan las siguientes dimensiones: criterios de deci-sión, los procesos de toma de decisiones, la financiación sostenible y la coordinación entre los países de la Unión Europea. En la tabla 8.3 se enumeran dichas recomendaciones.

TABLA 8.3. RECOMENDACIONES PARA AUMENTAR LA CONGRUENCIA ENTRE LOS CRITERIOS DE ASSESSMENT Y APPRAISAL DE LOS MEDICAMENTOS HUÉRFANOS

European Working Group for Value Assessment and Funding Processes in Rare Diseases

(ORPH-VAL)

Principios para una evaluación coherente del valor y una financiación sostenible de los medicamentos

huérfanos en Europa

PRINCIPIOS COMUNESEl assessment de los MMHH ha de considerar todos los elementos de valor relevantes en un marco multidimen-sional adecuado.

El assessment ha de considerar todos los elementos de valor de los MMHH.

Las decisiones de precio y rembolso han de basarse en el assessment del valor del MH y ajustarse para reflejar otros elementos más allá de dicho valor.

La consideración del valor de estos medicamentos tiene que incorporar múltiples criterios.

Los responsables de dichas decisiones a escala nacional deben tener en cuenta la regulación europea al respecto (COMP, EMA, ENAHTA).

Las decisiones de precio y rembolso han de reconocer el assessment de la EMA.

En ellas han de participar expertos en EERR que incluyan las perspectivas de profesionales, personal sanitario y pacientes.

Las autoridades nacionales deben incorporar expertos en EERR en sus decisiones locales.

Para responder a la incertidumbre, el assessment y las decisiones de precio y rembolso deben adaptarse a la disponibilidad de nueva información.

Los mecanismos de assessment del valor deben ser flexibles para incorporar la incertidumbre en el momen-to de la autorización de los MMHH.

La financiación debe establecerse a nivel nacional para garantizar el acceso de todos.

La financiación ha de ser adecuada para asegurar el acceso óptimo de todos e incentivar la investigación.

Han de desarrollarse mecanismos de financiación basada en la evidencia para garantizar la sostenibilidad a largo plazo.

Han de desarrollarse mecanismos de financiación basada en la evidencia para garantizar la sostenibilidad a largo plazo.

Si se usan, los DCEI deben modularse para reflejar las singularidades de las EERR (rareza, necesidades terapéuticas insatisfechas y preferencias sociales) y la necesidad de mantener la innovación.

Si se usan, los DCEI han de modularse para reflejar las singularidades de las EERR y los MMHH.

En el futuro la coordinación de los procesos de assess-ment a escala europea debe aumentar.

Los procesos de fijación de precio y rembolso de los países han de reconocer el assessment del beneficio terapéutico realizado por el COMP de la EMA.

Todos los pacientes afectados deben tenerse en cuenta en las decisiones de precio y rembolso a escala nacional, aunque algunas decisiones de cobertura sólo incluyan subgrupos.

La representación de los pacientes debe ser sistemá-tica en todas las reuniones de assessment y appraisal de MMHH.

PRINCIPIOS NO COMPARTIDOSLas autoridades nacionales deben desarrollar procesos adaptativos y eficientes a fin de optimizar el uso de datos de vida real obtenidos antes y después de la autorización.Las decisiones de rembolso tienen que tomarse con referentes de valor y precio de tratamientos con carac-terísticas similares.

EERR: Enfermedades Raras; DCEI: Dintel Coste-Efectividad Incremental; MMHH: Medicamentos Huerfanos; EMA: European Medicine Agency; COMP: Committee for Orphan Medicinal Products.

Fuente: Annemans et al., 2017; Gutierrez et al., 2015.

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8.6. VALORACIÓN CRÍTICA Y LÍNEAS DE AVANCE

8.6.1. Comentarios generales

El análisis conjunto de todos los estudios revisados sobre la aplicación del ADMC a los MMHH pone de manifiesto varios hechos importantes. Primero, hasta la fecha, las aplicaciones del ADMC a estos medicamentos son escasas y muy recientes. Sólo se han encontrado seis aplicaciones con MMHH reales en condiciones de evaluación reales; las restantes correspon-den a desarrollos teóricos de este análisis o a aplicaciones con datos de MMHH simulados y la mayoría se han publicado entre 2012 y la actualidad. Como se indica en muchos de los estudios revisados, el conocimiento que se tiene de ellos es aun muy limitado (Wagner et al., 2016; Hughes-Wilson et al., 2012; Hutchings et al., 2012; Fedyaeva et al., 2014; Iskov et al., 2016; Sussex et al., 2013c; Garau et al., 2016; Goetghebeur et al., 2010; Wagner et al., 2017; Schey y Conolly, 2014; Schey et al., 2017; Winquist et al., 2012; Clarke et al., 2009; Kolasa et al., 2016; Gilabert-Perramon et al., 2017; Endrei et al., 2014). Por otro lado, llama la atención, y este autor no lo puede explicar, que de los pocos estudios y aplicaciones publicados una fracción importante procedan de Bulgaria, Polonia y Rusia y Hungría.

Tratándose, entonces, de una etapa incipiente de su desarrollo y aplicación, cabe esperar su bajo número, la notable variabilidad de modelos de análisis construidos y las limitaciones de índole metodológica que se encuentran si se cotejan con unos principios metodológicos sobre su diseño, conducción y análisis que aún no gozan de consenso general entre los in-vestigadores y con la virtual inexistencia de guías consolidadas para su diseño, realización y análisis. De hecho, en varios estudios se reitera que en esta fase inicial de su desarrollo aún se incumplen los principales principios en que descansa su propuesta como método de combinación de criterios: inclusión de las dimensiones y los criterios principales y relevantes de una decisión, no solapamiento, principio de independencia (redundancia), asignación de pesos a ellos y participación de todos los agentes pertinentes.

8.6.2. Elementos metodológicos

Como los elementos metodológicos del ADMC se han explicado pormenorizadamente en capítulos precedentes, aquí sólo se analizan en conjunto en los estudios incluidos, que, en su mayoría son aplicaciones del ADMC para estimar el valor de los MMHH para decisiones de rembolso (Thokala et al., 2016; Marsch et al., 2016; Goetghebeur et al., 2008; Angelis y Kanavos, 2016; Wahlster et al., 2015; Marsh et al., 2014; van Til et al., 2014; Mühlbacher y Kaczynski, 2016; Broekhuizen et al., 2015; Ram et al., 2011; Golan et al., 2011; Baltussen y Niessen, 2006; Tromp y Baltussen, 2012).

Aunque hay varios tipos de ADMC y su clasificación formal aún no puede darse por cerrada, a los MMHH sólo se han aplicado variantes de modelos de medición de valor (value-measu-rement), no los denominados outranking ni goal programming. Para los ADMC utilizados con los MMHH, las fuentes principales de información y la selección de las dimensiones, criterios y, en algunos modelos, subcriterios, se reducen a las revisiones bibliográficas, la opinión de expertos y otros modelos que se utilizan como referentes o puntos de partida y sujetos de adaptación. Hasta la fecha, el modelo que en términos relativos parece ser el más utilizado o usado como referente es el EVIDEM.

Respecto a las dimensiones y a los criterios que incluyen los modelos que se han aplicado hasta la fecha con MMHH se comprueba que no todos incluyen una justificación razonada

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de todos los escogidos. La menor información disponible sobre los criterios de interés tanto de los MMHH como de las EERR puede explicar que las evidencias obtenidas sobre cada criterio y sus pesos varíen entre estudios, en algunos casos sean escasas y, por estos mo-tivos, que el nivel de incertidumbre asociado que todo ello incorpora a los modelos sea alto, incluida la variabilidad de opiniones y preferencias expresadas por los agentes participantes (pacientes, médicos y otros profesionales de la medicina, decisores, economistas de la salud y otros expertos).

Se aprecia, además, que algunos criterios que reflejan un mismo concepto o dimensión se denominan de forma distinta en diferentes estudios. Más aún, el incumplimiento de las propiedades de los criterios escogidos (integridad, no redundancia, no solapamiento, independencia de preferencias) es palmario en muchos modelos aplicados. Asimismo, el abanico de criterios seleccionados en varias aplicaciones no cubre el proceso comple-to sobre el cual se pretende tomar decisiones, por ejemplo, de cobertura y rembolso de los MMHH (estructura-inputs, proceso (por ej., acceso o utilización) y resultados). Esto puede responder tanto a una falta de capacitación formal con los ADMC como a que la perspectiva adoptada sea exclusiva de uno de los agentes, como muestra, por ejemplo, la inclusión como criterio del proceso de manufacturación del MH, el que tenga una o más indicaciones huérfanas o el grado de innovación del MH, que pertenecen a la perspectiva del fabricante. El escaso desarrollo alcanzado por estos análisis también puede explicar que no se hayan encontrado aplicaciones a MMHH en que se hayan usado técnicas dirigi-das a maximizar la mejor selección de atributos y criterios entre individuos y entre grupos, lo cual se pone más de relevancia en un caso revisado en que el ADMC se utiliza simul-táneamente en varios países con diferentes comparadores del medicamento evaluado (Wagner et al., 2017).

A pesar de esta variabilidad entre estudios, del cumplimiento parcial de principios metodo-lógicos y de la insuficiente notificación de los estudios, en todas las aplicaciones del ADMC los modelos son lineales simples y aditivos con escalas de 0 a 2, de 1 a 7 o de 1 a 10. En un estudio se comprobó que los dominios con dos criterios tienden a recibir puntuaciones más altas que aquellos con tres. Para superar esta distorsión, sobre todo con escalas más amplias, se recomienda averiguar las preferencias de los participantes con métodos con fundamentación teórica sólida, como experimentos de elección discreta o el método PA-PRIKA (Thokala et al., 2016). Si los pesos se emplean para decisiones de grupo, la técnica para revelarlos no tiene impacto en los pesos de cada criterio ni en el valor global de lo que se evalúe, aunque cuando se utilizan para respaldar decisiones individuales la técnica de revelación sí influye en los resultados finales. No obstante, en los estudios publicados hasta hoy no se han analizado o notificado el rendimiento, la construcción, la precisión, la operacionalización ni la capacidad discriminatoria de las escalas y pesos ni el método de agregación (por ej., medir la gravedad o el impacto en la salud o el grado de innovación de distintas maneras). Por otro lado, en muy pocos estudios se han estimado medidas de concordancia de las valoraciones entre participantes individuales y test-retest de grupo en la selección de criterios y asignaciones de pesos y no se han encontrado utilizaciones de la matriz de rendimiento (performance matrix).

También se observa variabilidad en cuanto a la selección de los agentes participantes en los ADMC. En las aplicaciones teóricas y con datos reales no todos los agentes están repre-sentados en los que pretenden combinar las preferencias de todos ellos. En uno se señala

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que se trata de un estudio de prueba de concepto, pero en los restantes no se da cuenta de la omisión de preferencias necesarias. En conjunto, en todos se reconoce que las muestras son pequeñas y de conveniencia y con desigual representación de los agentes pertinentes. Al tratarse en la mayoría de los casos de estudios piloto, se reconoce también que las mues-tras pueden estar sesgadas porque se han incluido participantes con niveles de formación superiores a los de los respectivos colectivos de la población general.

Los resultados son dispares respecto a preferencias importantes en el área de las EERR y los MMHH. En unos estudios agentes con diferentes preferencias valoraron más el tratamiento (el MH) que la enfermedad (Fedyaeva et al., 2014; Iskrov et al., 2016), y en otro, al contrario (Garau et al., 2016), los expertos prefirieron el tratamiento sobre la enfermedad y los pacien-tes lo contrario (Sussex et al., 2013). Dichas disparidades también se aprecian entre estudios en relación con la inclusión de los criterios con que se atribuye a las EERR un status especial respecto a las restantes enfermedades: rareza, gravedad, necesidades insatisfechas, caren-cia de un tratamiento alternativo y si el MH salva la vida (Tabla 8.2).

Se han encontrado dos propuestas —sin desarrollo ulterior conocido— de modelos de com-binación de múltiples criterios diferentes del ADMC. Uno aporta un marco de decisión para rembolso (con idursulfasa) en varias etapas e iterativo (Winquist et al., 2012; Clark et al., 2009) y otro, congruente con los principios del análisis de coste utilidad (ACU), reúne fun-ciones del valor social de los MMHH, de las preferencias de los grupos de agentes y de las propuestas o teorías del valor de la asignación de recursos y se comenta con más detalle en el siguiente párrafo (Paulden et al., 2015).

La inclusión de criterios económicos (costes, coste-efectividad) es variable. No se ha al-canzado consenso sobre ellos en los modelos publicados y a menudo se incurre en una definición equívoca de los criterios, solapamiento y doble recuento de costes. Sólo en cuatro de los estudios encontrados se incluye la razón de coste-efectividad como dimen-sión o criterio (Iskrov et al, 2016; Goetghebeur et al., 2010; Endrei et al., 2014; Kolasa et al., 2016) y sólo se justifica su omisión en dos de los que lo excluyen. En el primero, que analiza la aplicación del marco EVIDEM a los MMHH, se indica que, como el marco ya incluye los criterios capturados en el numerador y el denominador de esta razón, debe excluirse para cumplir con el principio de no redundancia o doble recuento (Wagner et al., 2016). En el segundo, uno de los modelos diferentes de combinación que el ADMC, se señala, además, que la efectividad es una función de otros criterios que intervienen en las decisiones de priorización o rembolso y que en la estimación de los AVAC ganados se capturan la gravedad y la magnitud del beneficio del tratamiento y en la del dintel de incremento de coste-efectividad (DCEI), el coste de oportunidad (Paulden et al., 2015). De hecho, este nuevo modelo es una alternativa a los demás congruente con los principios del ACU, que preserva la consideración nuclear en este análisis del coste de oportunidad, y que, además, permite incorporar sin restricciones más elementos que el del valor del MH, las propuestas de valor y las perspectivas.

En los estudios revisados, la incertidumbre no se ha analizado con ninguno de los métodos disponibles (basados en probabilidad, determinísticos, métodos bayesianos, los basados en la fuzzy theory, en la grey theory o en riesgo o en los análisis de escenario). Este análisis se ha reducido a escenarios tan sencillos como la inclusión y exclusión de un criterio y a la mo-dificación de los valores de las escalas y de los pesos.

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También debe subrayarse que en varias aplicaciones los participantes expresan sus dificul-tades para entender los métodos cabalmente. La ausencia de guías consolidadas de diseño, de la selección del método más apropiado para cada contexto, incluido el cultural, y cada circunstancia (determinada por la ER y el MH), de conducción, análisis, interpretación y noti-ficación de resultados de los ADMC, y preferiblemente a escala internacional, es una de las asignaturas pendientes para avanzar en su desarrollo y en sus aplicaciones. Los informes de la ISPOR y el marco genérico EVIDEM pueden constituir unos buenos puntos de partida, porque son los que más han avanzado en esta dirección, tal como se comenta en el capítulo 6 de este libro.

Sobre los modelos de precio basado en valor se han encontrado tres estudios. Dos desarro-llan funciones matemáticas que vinculan valor con precio (Ethgen et al., 2012; Schey et al., 2017) y otro establece tres umbrales de precio diferencial en función de las puntuaciones de los criterios incluidos en el modelo de combinación de múltiples criterios (Hughes-Wilson et al., 2012). Todos se han realizado desde la perspectiva del fabricante y son modelos iniciales de cuya aplicación y validación posteriores se carece de información.

8.6.3. ETS y ADMC

Respecto a la potencial complementariedad de la ETS y el ADMC, es conveniente subrayar aquí algunas reflexiones clave vertidas en la bibliografía, aunque sean de carácter general y no se dirijan específicamente a los MMHH, porque también son válidas e incluso cobran mayor significación en las decisiones de rembolso de estos medicamentos.

En primer lugar, desde una perspectiva más conceptual que pragmática, la práctica actual de la ETS no integra todas las dimensiones de distinta naturaleza que aborda, ni las trata de forma sistemática. Uno de sus principales problemas es la combinación del amplio abanico de variables que debe considerar en su cometido: las relativas a costes y consecuencias de las nuevas tecnologías, a la ética, la justicia, la cultura, y las preferencias sociales vinculadas con las decisiones. Estas variables a menudo plantean problemas de interpretación, que no se limitan solo a la comprensión de las preferencias y las utilidades que de ellas se derivan. Como se indicó en la introducción, las decisiones de priorización y asignación de recursos también incorporan juicios y valores de personas y sociales respecto a múltiples principios y criterios. Combinar adecuadamente todas las variables pertinentes en las decisiones de appraisal exige métodos cuantitativos y, además, deliberar, y el ámbito de los MMHH es un terreno donde estos hechos adquieren más protagonismo (Claxton y Culyer, 2006; Culyer y Lomas, 2006; Culyer, 2012; Culyer, 2014).

La asignatura pendiente para la ETS no reside tanto en la métrica cuanto en el diseño de los procesos de deliberación que permitan combinar las dimensiones pertinentes, sobre todo las que más cuesta aprehender e incorporar en la toma de decisiones, además de las prefe-rencias individuales y sociales, las de orden moral, ético o incluso religioso (Claxton y Culyer, 2006; Culyer y Lomas, 2006; Culyer, 2012; Culyer, 2014; Culyer, 2016).

En segundo lugar, desde la perspectiva más práctica y métrica, en buena parte de las publicaciones revisadas en este capítulo y en una que puede considerarse como de sín-tesis, se debate sobre la utilidad del ADMC como complemento de la ETS. Se defiende que el ADMC brinda un método para estructurar y combinar esas variables, así como para

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poner a prueba esos juicios, incluirlos en las deliberaciones y decisiones, y notificar el proceso deliberativo en su conjunto con transparencia y congruencia y en representación de la sociedad, y hacerlo manteniendo un equilibrio entre la flexibilidad y la congruencia necesarias en los procesos de toma de decisiones, huyendo de las deliberaciones opacas (Devlin y Sussex, 2011). En algunos estudios revisados se indica que con el ADMC no se pretende reemplazar la toma de decisiones, sino complementarla y facilitarla (Devlin y Sussex, 2011).

8.6.4. Sobre las críticas relativas a la incapacidad de la evaluación económica para el appraisal de los medicamentos huérfanos

En la tabla 8.4 se resumen las principales réplicas publicadas a los argumentos que justifican el ADMC como alternativa para superar las limitaciones de la ETS y la evaluación económica en la toma de decisiones sobre el valor de los medicamentos huérfanos y sobre su cobertura y rembolso. Unos consideran el ADMC como complemento de la ETS y la evaluación econó-mica y otros, como una herramienta de un nuevo paradigma de evaluación. La resolución del conflicto entre estos argumentos contrapuestos encierra, entre otros, un componente deliberativo importante, porque al cotejarlos se aprecian concepciones distintas e interpreta-ciones erróneas de algunos conceptos y sesgadas de otros. En un caso y en otro los motivos originales son distintos. En buena lógica científica, los inaceptables son aquellos que emiten juicios sin aportar las razones que demuestren inequívocamente su veracidad, como, por ejemplo, calificar algo de arbitrario.

TABLA 8.4. RÉPLICAS A LOS ARGUMENTOS SOBRE LAS LIMITACIONES DE LA ETS Y LA EVALUACIÓN ECONÓMICA EN LA TOMA DE DECISIONES SOBRE EL VALOR DE LOS MMHH Y SOBRE SU COBERTURA Y REMBOLSO

1

Es peligroso afirmar que algunas enfermedades (raras, algunos tipos de tumores) tienen más valor social que otras. La gravedad o el poner en peligro la vida son criterios comunes a muchas enfermedades y son independientes del coste de oportunidad de financiar tratamientos inefectivos, poco efectivos o no cos-te-efectivos, máxime considerando que el dintel de inclusión de tecnologías para financiación es o debería ser la RCEI de la tecnología financiada con menor RCEI. La justicia horizontal obligaría a hacer lo propio con otras enfermedades. Hay estudios empíricos que muestran variaciones en las preferencias sociales respecto a estos criterios. La capacidad de agregar o combinar múltiples criterios y el problema de las deliberaciones se han tratado en los apartados 8.1 y 8.6.3.

2

La definición de inequitativo depende de la de su contrario y la equidad, además de haberse definido como ecuanimidad en el acceso a tratamientos, también se conceptúa como ausencia de sesgos y favoritismo. El uso de la razón de CEI o de CUI parece ser más equitativo que otros métodos que asignan mayor va-lor a ciertas enfermedades seleccionadas, porque usando esta razón se asignan recursos escasos para maximizar el beneficio social y se valoran del mismo modo las ganancias en salud de las personas con diferentes enfermedades. Que ciertos medicamentos no superen los estándares de autorización y rembol-so se puede deber a varios motivos. Primero, a que no son efectivos o seguros conforme a los estándares regulatorios. Segundo, a que la valoración que de sus beneficios hace la sociedad no supera sus costes a los precios vigentes. El hecho de que sólo ofrezcan algún beneficio, su efectividad relativa sea baja o sea limitada por haberse estimado con variables sustitutivas no es condición suficiente para financiarlos, y algunos sostienen que ni para autorizarlos, dado que en este caso su financiación supondría por su alto precio y escasos beneficios la pérdida de mayores beneficios para otros pacientes por su coste de oportunidad.

Continúa en la página siguiente

MMHH: Medicamentos Huerfanos; RCEI: Ratio Coste-Efectividad Incremental; RCUI: Ratio Coste-Utilidad Incremental; AVAC: Años de Vida Ajustados por Calidad; ACE: Análisis Coste-Efectividad; DCEI: Dintel Coste-Efectividad Incremental.

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3

Los AVAC no dependen de un enfoque utilitarista ni welfarista, porque estos enfoques rechazan la informa-ción que no se ciñe a utilidades por considerarla irrelevante en los juicios sobre la eficiencia y la justicia. Como los AVAC incorporan conceptos y características de los individuos que inciden en su bienestar, trascienden el concepto welfarista de utilidad y rechazan que sea el único resultado de interés en una evaluación. Ello los convierte en extra-welfaristas. En un sistema con presupuestos limitados, el coste de proveer servicios de salud son los beneficios que dejan de percibir otros pacientes. Un servicio no se debe financiar cuando la magnitud de sus beneficios no justifica socialmente la de sus costes, cuando los be-neficios ganados son menores que los perdidos por otros pacientes; todos los pacientes cuentan, al igual que los que lo serán en el futuro. La comparación entre salud ganada y perdida es consustancial al ACE. Los AVAC se han adoptado porque son genéricos y no específicos del procedimiento que se evalúa (con ellos se evalúan procedimientos, no personas), se conocen sus ventajas y sus limitaciones y las desvia-ciones que se observan de sus supuestos por considerarse inadecuados se someten a deliberación. Los juicios de valor subsumidos en los AVAC proceden de investigaciones empíricas realizadas para detectar sesgos con los pacientes afectados por las decisiones. Los AVAC ofrecen la medida de resultados común que se necesita para comparar y tienen el mismo valor social para todos los pacientes. Sus limitaciones no son mayores que los de otras medidas. La principal diferencia entre los AVAC y medidas similares es que con ellos se identifica la necesidad de someter a deliberación juicios de valor. El Appraisal Committee del NICE es un buen ejemplo de ello. La falta de consenso sobre si alguna característica o dimensión de los individuos debe recibir más o menos peso que otras no lo resuelven los AVAC, porque es materia de deliberación. Las limitaciones aceptadas de los AVAC son comunes a todas las tecnologías o procesos que se evalúan, no exclusivos de ninguna de ellas, una postura congruente con la equidad.

4

Como los RCEI sólo aportan una parte de la información necesaria para tomar decisiones, no las sustituyen. La elección del DCEI diferentes para el tratamiento de diferentes enfermedades debería justificarse de tal modo que se disipara cualquier duda sobre sesgos o conflictos de interés introducidos en su justificación por partes interesadas. Si bien el interés de la industria es tener más medicamentos en el mercado, el de cualquier sistema de salud es someterlos a una prueba justa de coste-efectividad, porque el coste de proveer servicios de salud son los beneficios que dejan de percibir otros pacientes. Que se decida que un servicio no se financia significa que los beneficios ganados con él son mucho menores que los perdidos por otros pacientes; todos los pacientes cuentan. ¿Qué justificación sustenta la inclusión de un servicio no coste-efec-tivo, aquel cuyos beneficios perdidos por otros pacientes superan los aportados por el tratamiento incluido? Aumentar más el DCEI eleva la pérdida de salud de otros pacientes porque permite introducir servicios me-nos coste-efectivos que el menos coste-efectivo ya incluido. No hay razón alguna para suponer que estas pérdidas impuestas en el sistema de salud por la inclusión de un MH o de un tratamiento para el cáncer u otra enfermedad son mayores o menores que las pérdidas de beneficios de la misma magnitud impuestas por cualquier otro tipo de tratamiento. El principio del coste de oportunidad es el mismo para todo tipo de decisiones de asignación de recursos limitados. Si se aumenta el presupuesto para un determinado grupo de tecnologías, se hace a expensas de la reducción de otro. La razón de coste-valor incremental como candidata a sustituir la RCEI todavía no ha superado la etapa de propuesta. La eficiencia debe aceptarse desde un punto de vista moral porque su contrario, la ineficiencia, significa que algunos pacientes no reciben la atención que un sistema más eficiente les proporcionaría con los mismos recursos.

5En los desarrollos revisados del ADMC se confunden costes contables, costes de oportunidad, precios y gastos y, de hecho, en casi todos se omite el coste de oportunidad. A esta limitación se añaden la del doble recuento, como ocurre con los costes, las definiciones imprecisas de criterios, como complejidad de manufacturación o interés para la salud pública, el solapamiento y el incumplimiento del principio de independencia mutua, como sucede con los criterios de nivel de investigación realizado, conocimiento de la intervención, nivel de incertidumbre de la efectividad, supervivencia y salvar vidas.

6

En la mayoría de sistemas de salud, el precio no se corresponde con el valor terapéutico añadido de un medicamento ni con el grado de innovación. El precio no debería guiarse por los incentivos que se han dado anteriormente porque son costes hundidos respecto a la decisión de financiar o no un tratamiento nuevo. Tanto los incentivos como el precio deben depender del valor social que se dé a los medicamentos, no al revés. A la postre, el tipo de innovación socialmente deseable no es el de medicamentos de muy alto precio y beneficios exiguos, si no el contrario. El gasto de cualquier magnitud en un medicamento nunca debería realizarse a expensas de una ganancia en salud mayor o con menos incertidumbre que la que hubiera podi-do obtenerse en un uso alternativo de ese gasto. El precio como señal debería expresar los estándares de eficiencia (coste y efectividad o utilidad) que debe reunir un medicamento. El financiador no compra medica-mentos, sino resultados.

7Cuando en países como el Reino Unido o Suecia las decisiones de appraisal se someten a deliberación con todos los agentes y tanto el proceso como los resultados del proceso deliberativo se hacen públicos y se someten al libre escrutinio de la sociedad y se modifican en función de éste, en esos países —y no en otros menos transparentes— las críticas sobre falta de transparencia carecen de fundamento.

Fuente: elaboración propia a partir de Claxton y Culyer, 2006; Culyer, 2006; McCabe et al., 2007: Laupacis, 2009; Campillo y Peiró, 2009; Culyer, 2012; Culyer, 2014; Culyer, 2016; Culyer, 2017; Palaska y Hutchings, 2015.


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Si el origen del debate son interpretaciones erróneas, la resolución de las controversias es simple: disipar dudas explicando y aclarando conceptos y teorías de nuevo. Si el objetivo, por el contrario, es introducir en el mercado más tecnologías al margen de todas las consi-deraciones barajadas, la resolución de las controversias es más compleja, porque, además, exige a un tiempo revelar sofismas y declarar conflictos de interés. Sea simple o compleja, la resolución es necesaria, ya que una fracción del bienestar, se entienda éste bajo la óptica que se entienda, depende de ello.

8.6.5. Recomendaciones y consensos internacionales

Con relación a las recomendaciones y consensos internacionales presentados (Tabla 8.3), debe hacerse hincapié en que el desarrollo y la aplicación del ADMC tanto a los MMHH como a los restantes medicamentos no debe considerarse al margen del lugar y la función que este análisis ocupa en el conjunto del marco regulatorio. El ADMC no es más que la propuesta de una herramienta metodológica incipiente de un ovillo regulatorio intrincado. Las consecuen-cias de las decisiones relativas a la autorización, precio, cobertura y rembolso de estos medi-camentos dependen del conjunto de mecanismos regulatorios vigentes y de variables exóge-nas no controladas, no solo de la intervención de uno solo de sus elementos constituyentes.

En conjunto, los principios y las recomendaciones expuestos constituyen una propuesta estructurada y de consenso para mejorar diversos aspectos del marco regulatorio de los MMHH en Europa. Si bien las recomendaciones ORPH-VAL son posteriores a la lista de prin-cipios -de hecho, los tienen en cuenta-, ambas son congruentes tanto respecto a los elemen-tos y las vertientes de mejora escogidos como a su contenido. Si bien el ADMC no se men-ciona explícitamente, se alude directamente a él al afirmar que en la evaluación de los MMHH han de considerase múltiples criterios y atributos que capturen valores que trasciendan los incluidos en la ETS convencional.

En estas recomendaciones, la combinación de múltiples criterios se plantea como comple-mento de los métodos de ETS convencionales, no como alternativa para sustituirlos, como se defiende en otros estudios publicados. En las recomendaciones se aboga concretamente por modular los DCEI allí donde se utilice la cuarta barrera en las decisiones de cobertura y rembolso de los MMHH. Esta es una propuesta que, aunque imprecisa, deja traslucir su intencionalidad: modular es modificar los factores que intervienen en un proceso, con el fin de modificar los resultados obtenidos. En este caso, y a sabiendas de las modificaciones del DCEI propuestas en varios estudios, todo invita a pensar que se refieren a aumentos del valor del dintel con los MMHH a modo de excepción, aunque también se defienda con medicamen-tos oncológicos, una medida criticada por otros, como se resume en la tabla 8.4.

8.7. CONCLUSIONES

De la información analizada en este capítulo se extraen las siguientes conclusiones:

●● La cifra de estudios que han utilizado el ADMC con MMHH hasta la fecha es muy baja y la mayoría se han publicado a partir de 2012.

●● Casi todas las aplicaciones publicadas son desarrollos teóricos de estos análisis, la mayor parte de ellos con MMHH simulados. Las que se han realizado con MMHH reales en condiciones reales de evaluación corresponden a estudios piloto o pruebas de concepto.

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●● Los escasos ejemplos de estudios dirigidos a evaluar en qué medida el ADMC puede complementar el sistema vigente de ETS muestran, aunque con importantes limita-ciones, tanto concordancias como discrepancias en las decisiones que de cada uno se derivan y vías de enriquecimiento potencial.

●● Se observa una notable variabilidad en la utilización de las herramientas metodológi-cas de los ADMC, como, por ejemplo, los métodos para seleccionar criterios princi-pales, para revelar y asignar pesos, estimar la reproducibilidad individual y de grupo o tratar la incertidumbre.

●● Si bien uno de los objetivos del ADMC en combinar múltiples criterios, preferencias distintas y propuestas de valor diferentes, en las aplicaciones realizadas hasta la fe-cha se aprecia variabilidad en los agentes que han participado en estos análisis. Las muestras de representantes de los diferentes agentes son de bajo tamaño y de conve-niencia, en algunas que adoptan la perspectiva social se excluyen agentes relevantes y, por ello, su validez externa es aun limitada.

●● No se dispone todavía de guías estandarizadas que gocen de consenso internacional para diseñar, aplicar, analizar y notificar ADMC, a diferencia de las que existen para realizar otros tipos de estudios, como las de los ensayos clínicos o las evaluaciones económicas.

●● Por consiguiente, los ADMC aplicados con MMHH se encuentran actualmente en fase de desarrollo inicial. Esto, primero, puede explicar la variabilidad observada en todos los aspectos comentados y en el incumplimiento de principios metodológicos esenciales que podrían preverse (definición imprecisa de criterios, independencia en-tre ellos, redundacia o doble recuento, omisión del coste de oportunidad). Segundo, debería orientar las líneas de mejora que deben introducirse en su desarrollo a corto y medio plazo.

●● Ningún enfoque ni método por sí mismo aporta las respuestas ni las soluciones defini-tivas. El ADMC, si se superan las limitaciones señaladas, propias de cualquier método en su concepción y aplicaciones iniciales, podría ofrecer una herramienta metodoló-gica adecuada adicional que sirva de complemento útil en el appraisal de los MMHH.

●● En el contexto de la ETS, las acciones fundamentales de mejora del appraisal de todas las tecnologías médicas, incluidos los MMHH, pasan por estructurar adecuadamente y enriquecer el marco para deliberar y diseñar estudios empíricos que den respuesta a los interrogantes relevantes en la toma de decisiones.

●● Las visiones contrapuestas (propuestas de valor) sobre cómo deben asignarse los re-cursos limitados entre los agentes o cómo han de incorporarse dichos factores en un marco de decisión (la regla del rescate, el principio de equidad y el enfoque basado en derechos) han de corregir las interpretaciones erróneas de conceptos de la teoría económica en general y de la evaluación económica en particular y despojarse de valoraciones sin fundamento teórico o empírico y de conflictos de interés, pues de ello depende en gran medida que mejore el appraisal de los MMHH.

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9CAPÍTULO

EL ADMC EN LA TOMA DE DECISIONES: EXPERIENCIAS EN EL MARCO SANITARIO ESPAÑOL

Xavier Badia Llach

Antoni Gilabert-Perramon

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9 EL ADMC EN LA TOMA DE DECISIONES: EXPERIENCIAS EN EL MARCO SANITARIO ESPAÑOL

9.1. LA NECESIDAD DE TOMAR MEJORES DECISIONES EN LA SELECCIÓN, EVALUACIÓN Y POSICIONAMIENTO DE MEDICAMENTOS

La toma de decisiones es una actividad inherente del día a día de los profesionales sanitarios, ya sea en el ámbito de la gestión clínica o de la gestión gerencial. Tomar decisiones significa tener que elegir entre diferentes opciones. Elegir y optar por una opción u otra es una de las tareas más difíciles a la que se enfrenta un gestor, puesto que pocas cosas son blanco o negro, y no siempre se dispone de toda la información para poder decidir. Así, la incertidum-bre que rodea a cualquier decisión es la principal causa de bloqueo o de inhibición ante un problema que pide una solución. No tener todo el conocimiento ni la evidencia sobre aquello sobre lo que tenemos que decidir complica mucho cualquier decisión, especialmente si ésta tiene efectos sobre terceros.

En el ámbito de los medicamentos, las decisiones sobre el acceso o no a la financiación pú-blica y en qué condiciones se da este acceso tienen una enorme importancia no solo para las empresas fabricantes sino también para la población a la que van dirigidos, tanto a nivel de salud como a nivel económico. Y ahí, todas las estructuras gestoras, desde el macro a nivel ministerial, el meso a nivel autonómico o el micro a nivel de centro de salud o profesional asistencial tienen una gran responsabilidad a la hora de decidir qué se financia y qué no y a qué precio, así como a quién se le da y en qué circunstancias.

Tomar este tipo de decisiones no es fácil, ya que no siempre se dispone de toda la informa-ción y evidencia necesaria para tomarlas con toda la certidumbre que querríamos. Cuanto mayor es la incertidumbre, más difícil es enfrentarse a la situación y tomar una decisión acertada. Ante este tipo de problemas hay dos tipos de abordaje posibles, uno que a todas luces debería evitarse y otro que sería el más adecuado.

Lo primero a evitar es la concentración de las decisiones en un entorno de poca transparen-cia, dejando altos grados de libertad a los decisores, ya sean gestores macro, meso o micro, ya que la transparencia es necesaria para la buena gestión pública (United Nations, 2016). Esta primera opción, que así escrita seguramente puede escandalizar a muchos, no es difícil de encontrar alrededor de modelos regulados con normas jurídicas que, o bien no se desa-rrollan adecuadamente, o bien no se cumplen estrictamente (CNMC, 2015; AES, 2016), lo que supone una toma de decisiones con cierta variabilidad en el mejor de los casos, o con ciertos grados de arbitrariedad en el peor de ellos.

El segundo abordaje consiste en dotarse de una metodología de evaluación que, de forma estandarizada, nos asegure una validez interna y externa a la hora de tomar decisiones. Ahí es donde el Análisis de Decisión Multi-Criterio (ADMC) puede ayudar a los decisores a tomar decisiones lo más acertadas posibles y que a la vez sean lo más coherentes y consistentes con otras evaluaciones de otros medicamentos realizadas por separado o en periodos de tiempo distinto.

Es lógico pensar que esto se puede resolver simplemente con la evaluación tradicional de eficacia, seguridad y costes, lo cual también es acertado. Sin embargo, en la evaluación tra-dicional muchos de los criterios que se utilizan en el ADMC se encuentran implícitos, pero no se utilizan explícitamente ni siempre de la misma forma. Por ejemplo, cuando se plantea este tipo de cuestiones a un grupo evaluador, la respuesta más común es que “claro que se han tenido en cuenta conceptos como la gravedad o la necesidad no cubierta”, aunque no exis-

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Xavier Badia Llach / Antoni Gilabert-Perramon

tan unos criterios explícitos. La definición de estos criterios y su inclusión en la evaluación de forma estandarizada es una oportunidad de mejora para poder tomar decisiones con la seguridad de que todos los aspectos relevantes se han tenido en cuenta de la misma manera en cada evaluación.

Así pues, la utilización de la metodología estructurada del ADMC nos puede ayudar, como mínimo:

●● A decidir consensuadamente qué criterios explícitos se van a utilizar para evaluar un determinado medicamento de cara a la toma de decisiones sobre su financiación o utilización.

●● A definir de forma clara, precisa y transparente cada criterio para ayudar a aplicarlo de la misma manera en todas y cada una de las evaluaciones.

●● A generar un debate entre los evaluadores sobre los pesos relativos de cada criterio.

●● A establecer el peso que se va a dar a cada criterio. Un peso que no ha de tener tanto sentido en su valor absoluto, sino más bien en cuanto a su posición relativa respecto a los demás criterios.

●● A tomar decisiones, habiendo tenido en cuenta todos y cada uno de los criterios de una forma estandarizada para las distintas evaluaciones, permitiendo no solo la vali-dez externa de la decisión, sino también la validez interna en términos de homogenei-dad y reproducibilidad.

9.2. EL ANÁLISIS DE DECISIÓN MULTI-CRITERIO Y LA NECESIDAD DE TOMAR DECISIONES BASADAS EN UN MARCO REFLEXIVO

El análisis de decisión multi-criterio no solo es una herramienta de evaluación, sino que se usa para dar soporte a la cultura de la toma de decisiones apropiadas, promoviendo un pro-cedimiento estandarizado y legítimo; esto incluye la selección representativa de los deci-sores, la importancia de los razonamientos para la decisión, la transparencia, el grado de interés e implementación, y todo ello debería basarse en un marco ético que sirva para rendir cuentas de las acciones y decisiones de los servicios de salud (Goetghebeur et al., 2008).

Para asegurar que las decisiones estén basadas en razones importantes (legitimidad sustan-tiva) en su uso para la toma de decisiones, algunos marcos proveen de una serie de criterios de decisión genéricos derivados de imperativos éticos que están implícitos en el objetivo de la atención sanitaria (EVIDEM, 2018; FIFARMA, 2016). Esto representa un marco interpretativo genérico (ADMC reflexivo) que puede ser usado para obtener valores individuales y facilitar el intercambio de diversas perspectivas durante las deliberaciones de comisiones que pretenden analizar las prestaciones en el Sistema Nacional de Salud u otras aplicaciones (p.ej., toma de decisiones compartidas entre paciente y médico). Estos criterios genéricos pueden seguir concretándose para reflejar áreas terapéuticas específicas como el cáncer o las enfermedades huérfanas o de intervenciones concretas. El marco EVIDEM también provee una estructura común para que todos los miembros que tienen que contribuir a la toma de la decisión pue-dan expresar su interpretación de la evidencia científica para cada criterio y, de esta manera, compartir su razonamiento con otros evaluadores o decisores. Estas interpretaciones pueden ser expresadas cuantitativamente a través de puntuaciones interpretativas (criterios cuantita-tivos), cualitativamente a través de impactos (criterios cualitativos), así como de manera na-

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rrativa a través de comentarios (todos los criterios). Toda la información es poca para tomar decisiones más justas basadas en la información disponible y el sentido común.

Por tanto, la idea en la que se sustenta el ADMC es que hay que cambiar los procesos actua-les y disminuir las limitaciones de los procesos de reflexión y decisión asegurando que to-dos los criterios relevantes estén incluidos en la toma de decisiones (sin importar que estén considerados cualitativa o cuantitativamente); que la evidencia científica y la no científica o coloquial relevante esté disponible a través de un proceso de síntesis eficiente; que la validez aparente (sentido común) sea revisada en cada paso del proceso (ponderaciones, puntua-ciones y narrativas correspondientes, medidas agregadas) para garantizar que las represen-taciones visuales de los resultados cuantitativos reflejen el razonamiento de los individuos o, para la toma de decisiones a nivel de sistema (p.ej., nacional, regional o local), de la comisión, comité o panel dentro y a lo largo del proceso de evaluación.

9.2.1. Importancia de los criterios usados en la evaluación ADMC según los decisores

Los criterios incluidos en un ADMC pueden variar dependiendo de los distintos objetivos que tienen las instituciones o los comités y también pueden ser distintos en cuanto a su conteni-do e importancia (Thokala 2016). Por ejemplo, en una comisión nacional se usarán criterios para precio y financiación en el ámbito nacional; en un comité regional los criterios han de ser lo más amplios posible para poder analizar el valor de manera holística para la población cubierta por la región; y en una comisión fármaco-terapéutica, deben usarse los criterios más relevantes para la selección y posicionamiento terapéutico de un fármaco en el ámbito hospitalario (Badia et al., 2017).

En España, recientemente se han realizado algunas experiencias en relación a la posibilidad de incorporar la metodología de ADMC en la evaluación de medicamentos, y que repasamos a continuación.

Por ejemplo, la Agencia Española de Medicamentos y Productos Sanitarios (AEMPS) rea-liza los informes de posicionamiento terapéutico (IPT) para informar del posicionamiento terapéutico a nivel nacional de un nuevo fármaco y dar soporte a las decisiones de precio y financiación (AEMPS, 2013). Los informes utilizan principalmente los criterios de eficacia comparativa, seguridad comparativa, y criterios de utilización y seguimiento del medicamen-to. En una reciente publicación de un estudio realizado entre los evaluadores de la AEMPS que realizan los IPT (Hernández et al., 2017), se puntuaron del 1 (nada importante) al 5 (muy importante) la importancia de los criterios incluidos en el marco EVIDEM.

Los criterios más importantes fueron la eficacia y seguridad comparativa y la gravedad de la enfermedad. Se consideraron poco importantes el tamaño de la población, los costes no médicos y los consensos de expertos o guías clínicas (Tabla 9.1). Se reconoció que algunos de los criterios considerados también importantes no se contemplaban explícitamente en los IPT, como la gravedad de la enfermedad, la calidad de la evidencia y las necesidades no cubiertas por el nuevo medicamento. Posteriormente, se realizó un ejercicio de puntuación para medicamentos alternativos en el tratamiento de la psoriasis y se encontró que la matriz de evidencia era muy útil para explicitar el fundamento de cada uno de los criterios. Se le dio mucho valor a la discusión generada por las puntuaciones otorgadas a cada medicamento para cada uno de los criterios.

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TABLA 9.1. DATOS RESULTANTES DE LA PONDERACIÓN DE LOS CRITERIOS CUANTITATIVOS DEL MARCO EVIDEM POR PARTE DE LOS EVALUADORES DE LA AEMPS

DIMENSIÓN CRITERIOS MEDIA DESVIACIÓN ESTÁNDAR

MÍNIMO- MÁXIMO

Necesidades de la enfermedad

Gravedad de la enfermedad 4,5 0,6 3-5

Tamaño de la población afectada 2,9 1,4 1-5

Necesidades no cubiertas 4,1 1,0 2-5

Resultados comparati-vos de la intervención

Comparativa de eficacia/efec-tividad 4,5 0,7 3-5

Comparativa de seguridad/tolerabilidad 4,3 0,9 2-5

Comparativa de salud reportada por el paciente (PROs) 3,0 0,9 1-4

Tipo de beneficio de la intervención Tipo de beneficio terapéutico 4,1 0,6 3-5

Consecuencias económicas de la intervención

Comparativa de coste de la intervención 3,4 1,0 2-5

Comparativa de otros costes médicos 3,2 0,9 2-5

Comparativa de otros costes no médicos 3,0 1,0 1-4

Conocimiento sobre la intervención

Calidad de la evidencia 4,0 0,7 3-5

Guías de práctica clínica/con-sensos de expertos 2,8 1,1 1-5

Fuente: Hernández et al., 2017.

En el ámbito de la toma de decisiones a nivel regional, en la tabla 9.2 se muestra la media de las valoraciones otorgadas por los decisores de las comisiones regionales de Andalucía, País Vasco y Cataluña (en Cataluña participaron los miembros del PASFTAC) (Gilabert-Pe-rramon et al., 2016). Los criterios más valorados por los evaluadores regionales fueron la gravedad de la enfermedad, la comparativa de eficacia/efectividad, la calidad de la evi-dencia, la comparativa de seguridad/tolerabilidad y el tipo de beneficio terapéutico. Los criterios peor valorados fueron la comparativa de otros costes no médicos, el tamaño de la población afectada y otros costes médicos, aunque todos los criterios fueron considera-dos importantes al recibir una puntuación media superior a 3.

En la figura 9.1 se observa la consistencia en el valor otorgado a los diferentes criterios cuan-titativos del marco EVIDEM por parte de las diferentes comisiones evaluadoras, con la ex-cepción pertinente del criterio relativo al tamaño de la población afectada. Debe tenerse en cuenta que en Cataluña los participantes fueron los miembros de la comisión evaluadora de medicamentos huérfanos, que por lo tanto, dicho criterio no se consideró relevante ya que

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los medicamentos huérfanos van destinados a tratar enfermedades con una prevalencia baja (de <50/100.000 habitantes) e incluso, un peso alto en este criterio podría tener un im-pacto negativo sobre las enfermedades ultra-raras (prevalencia de <2/100.000 habitantes) para las cuales las necesidades no cubiertas son altas.

TABLA 9.2. DATOS RESULTANTES DE LA PONDERACIÓN DE LOS CRITERIOS CUANTITATIVOS DEL MARCO EVIDEM A NIVEL REGIONAL EN ESPAÑA

DIMENSIÓN CRITERIOS MEDIA DESVIACIÓN ESTÁNDAR

MÍNIMO- MÁXIMO

Necesidades de la enfermedad

Gravedad de la enfermedad 4,60 0,53 3-5

Tamaño de la población afectada 3,42 1,37 1-5

Necesidades no cubiertas 4,20 0,81 2-5

Resultados comparativos de la intervención

Comparativa de eficacia/efectividad 4,50 0,74 2-5

Comparativa de seguridad/tolerabilidad 4,34 0,72 2-5

Comparativa de salud reportada por el paciente (PROs) 3,64 0,94 1-5

Tipo de beneficio de la intervención

Tipo de beneficio preventivo 4,13 0,91 2-5

Tipo de beneficio terapéutico 4,32 0,59 3-5

Consecuencias económicas de la intervención

Comparativa de coste de la intervención 4,14 0,99 1-5

Comparativa de otros costes médicos 3,52 1,01 1-5

Comparativa de otros costes no médicos 3,19 1,04 1-5

Conocimiento sobre la intervención

Calidad de la evidencia 4,34 0,80 2-5

Guías de práctica clínica/consensos de expertos 3,63 1,13 1-5

Fuente: Gilabert-Perramon et al., 2016.

Sin embargo, un estudio reciente realizado por un grupo de presidentes de asociaciones de pacientes en oncología (Aguarón et al., 2017) mostró que para otros colectivos la impor-tancia de los criterios puede ser distinta. Los criterios más importantes para los pacientes fueron el impacto en la calidad de vida y bienestar del paciente, la eficacia comparativa a tra-vés, por ejemplo, de la integración correcta y validada de sistemas de análisis de resultados percibidos por los pacientes y las necesidades médicas no cubiertas. También se discutió mucho sobre otros criterios, como la prevención o la reducción de riesgo, siendo el coste de tratamiento o el impacto presupuestario valorados como poco relevantes.

Respecto al ADMC, se consideró que aporta un marco de trabajo bien estructurado, lo sufi-cientemente concreto y abierto a la participación de todas las partes implicadas como para ser tenido en cuenta de una manera importante.

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FIGURA 9.1. DATOS RESULTANTES DE LA PONDERACIÓN DE LOS CRITERIOS CUAN-TITATIVOS DEL MARCO EVIDEM A NIVEL REGIONAL EN ESPAÑA, SEGÚN LA COMISIÓN EVALUADORA EN ANDALUCÍA, PAÍS VASCO Y CATALUÑA

Total Cataluña (Comisión evaluadora MMHH) País Vasco Andalucía

Comparativa de otros costes médicos

Comparativa de otros costes no médicos



Necesidades no cubiertas


Guías de práctica clínicaTipo de beneficio preventivo

Tipo de beneficio terapéutico

Comparativa de eficacia / efectividad

Comparativa de seguridad / tolerabilidad

Comparativa de salud percibida por el paciente (PRO)

Comparativa de coste del tratamiento

5,0

4,0

3,0

2,0

1,0

0,0

Fuente: Gilabert-Perramon et al., 2016.

En la figura 9.2 se observa una comparación entre la importancia de los criterios desde la perspectiva de los pacientes y la perspectiva de los evaluadores/decisores de ámbito nacio-

FIGURA 9.2. COMPARACIÓN DE LA IMPORTANCIA DE LOS CRITERIOS DESDE LA PERSPECTIVA DEL PACIENTE CON EVALUADORES DE ÁMBITO NACIONAL Y REGIONAL EN ESPAÑA

Perspectiva evaluador/decisor Perspectiva paciente

Comp. PRO

Comp. eficacia/efectividad



Comp. seguridad/tolerabilidad


Beneficio terapéutico

Comp. otros costes médicos

Comp. otros costes no médicos

Comp. coste de la intervención

Beneficio preventivo

4,6

4,6

4,5

4,4

4,4

3,3

3,3

3,3

3,0

2,9

2,9

4,6 4,6

4,5

4,4

4,3

4,2

4,2

4,1

3,9

3,8

3,6

3,5

3,1

0 1 2 3 4 5

Importancia relativa0 1 2 3 4 5

Importancia relativa



Comp. eficacia/efectividad

Comp. coste de la intervención

Beneficio terapéutico

Comp. seguridad/tolerabilidad

Beneficio preventivo



Comp. otros costes médicos

Consensos expertos/GPC

Comp. PROComp. otros costes médicos

Fuente: Aguarón et al., 2017.

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nal y regional en España. Los evaluadores y decisores dieron una mayor importancia al coste de la intervención y una menor importancia a la salud reportada por el paciente y a las nece-sidades no cubiertas, mientras que los pacientes puntuaron los criterios de forma opuesta, dando la mayor importancia a la salud reportada por los pacientes y la menor importancia al coste de la intervención (Aguarón et al., 2017).

En esta comparación quedan reflejadas las diferencias existentes entre los puntos de vista de los distintos agentes del sistema a la hora de dar valor a criterios relacionados con la toma de decisiones en salud y demuestra la importancia de disponer de una herramienta que permita tener en cuenta todos los puntos de vista y tomar decisiones desde un punto de vista holístico, sin excluir a ningún colectivo del proceso.

9.3. INFORMACIÓN BASADA EN LA EVIDENCIA: LA MATRIZ DE PUNTUACIÓN REFLEXIVA PARA INFORMAR LA DISCUSIÓN DE LA DECISIÓN

Uno de los aspectos más valorados del ADMC en la toma de decisiones, es que obliga a hacer sistemáticamente explícitos los razonamientos que cada miembro del comité tiene y que están detrás de las puntuaciones que ellos mismos asignan a la información sobre el valor de un medicamento durante su evaluación (Goetghebeur et al., 2008). También ex-plicita y comparte los condicionantes subjetivos que muchas veces influyen en la toma de decisiones.

En las dos experiencias iniciadas en España hay coincidencias destacables. En el marco del Comité Fármaco-terapéutico del CatSalut (Gilabert-Perramon et al., 2017) se aprecia que este tipo de metodología ayuda a entender el motivo por el que se toma una determinada decisión, aportando contextualización, solidez y coherencia y mejorando la trazabilidad. El método EVIDEM que está implantando el CatSalut (Generalitat de Catalunya, 2016) desde el mes de septiembre de 2017 “es de fácil aplicación, está siendo un buen medio de comunica-ción entre los miembros de la Comisión Fármaco-Terapéutica (CFT) y ayuda a ver por qué se toma una determinada decisión” y “está funcionando bien porque nos centra la discusión y vemos qué puntos de conflicto hay tras la evaluación técnica”.

Una reciente experiencia con el análisis multi-criterio en el CFT del Hospital Universitario Vir-gen de la Macarena, aun no publicada, considera la metodología del ADMC positiva porque permite detallar los criterios a la hora de realizar la evaluación, que no siempre quedan claros, y entender el motivo por el que se toma una determinada decisión. Además, esta metodolo-gía permite integrar la opinión de todos los miembros de la Comisión Farmacoterapéutica, por lo que se tienen en cuenta todas las opiniones en la toma de decisiones.

El ADMC es una opción que permite cubrir la necesidad de que todos los actores implica-dos (financiador, clínico, farmacéutico y paciente, entre otros) participen en las decisiones sanitarias.

9.4. LA RELACIÓN DE LA EVALUACIÓN ADMC CON LA TOMA DE DECISIONES

La toma de decisiones en salud se está volviendo más compleja día a día debido a los cam-bios que se están produciendo en el sector sanitario, con un progreso continuo de las tecno-logías sanitarias, nuevos fármacos innovadores, nuevas áreas terapéuticas, combinaciones

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de medicamentos y la aparición de tecnologías sanitarias que representan una innovación disruptiva. Ello hace necesario que la forma en la que se toman las decisiones vaya evolucio-nando a medida que aumenta la complejidad de nuestro entorno.

El ADMC representa una metodología y un marco general para apoyar la toma de decisiones, al considerar de manera estandarizada, ordenada, transparente y explícita los diferentes y múltiples criterios relevantes para la toma de decisiones en sanidad, adaptándose a las nece-sidades del entorno de la evaluación y toma de decisiones actuales, teniendo en cuenta otros criterios además de los tradicionales, como los resultados en salud en situaciones de la vida real de la efectividad terapéutica y los resultados reportados por el paciente. Ello puede ser especialmente relevante en campos específicos como la oncología y las enfermedades raras donde los continuos avances conllevan novedosos métodos diagnósticos, como por ejem-plo la detección precoz de diversos tipos de cánceres mediante la biopsia líquida gracias al estudio de la inmuno-oncología, o un cambio en el pronóstico clínico al cronificarse muchas enfermedades que antes eran mortales (Badia et al., 2017).

El ADMC ofrece un input esencial a la toma de decisión, procurando que todos los factores relevantes, incluyendo los siempre importantes factores contextuales, como la capacidad del sistema de incorporar la innovación o el coste de oportunidad, sean considerados en la toma de decisión y la comunicación del valor aportado por un fármaco. Además, obliga a estructurar y explicitar el razonamiento que subyace a la toma de decisión y al diálogo entre los diferentes agentes involucrados en la misma.

Una cuestión a plantear es si el ADMC debe finalizar o no con una puntuación cuantitativa que se aplique directamente en la toma de decisiones. En nuestra opinión, el ADMC debe ser usado para informar la toma de decisiones, la cuantificación del valor de un medicamento es solo una manera numérica que se usa para conocer y provocar la discusión del razonamiento que subyace detrás del número. En la toma de decisiones actuales se usan distintas formas de clasificación que implican la decisión sobre un nuevo medicamento o tecnología sanitaria dependiendo del grupo evaluador. Algúnos ejemplos de esto son las recomendaciones o cri-terios de uso, acceso y provisión de los medicamentos hospitalarios del CatSalut (CatSalut, 2012) donde los medicamentos se clasifican en “autorización individualizada, verificación directa para los profesionales y centros sanitarios de los criterios clínicos de indicación, se-guimiento y respuesta terapéutica de acuerdo con informes y dictámenes de los comités de expertos, y medicamentos con indicaciones de uso excepcional”; o el sistema de clasifica-ción del Comité Mixto de Evaluación de Nuevos Medicamentos (CMENM, 2007), donde los medicamentos se clasifican en las siguientes cinco categorías: “no valorable; no supone un avance terapéutico; aporta en situaciones concretas; modesta mejora terapéutica; e impor-tante mejora terapéutica”.

El ADMC podría estandarizar los criterios en base a los cuales se toman las decisiones en salud, proporcionando un mejor posicionamiento del fármaco en el formulario u otorgando un mayor precio a las tecnologías con mayor valor, un valor otorgado cuantitativamente y cualitativamente.

9.5. CONCLUSIONES

Aunque aún es pronto para conocer la relación exacta entre el input que da el ADMC a la toma de decisiones con la toma de dichas decisiones, lo que está claro es que la metodología

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ADMC reflexiva está diseñada para dar soporte a la cultura de la toma de decisiones infor-madas, promoviendo un procedimiento con la necesaria legitimidad.Esto incluye la selec-ción representativa de los decisores teniendo en cuenta la perspectiva de todos los agentes implicados en la toma de decisiones en salud, la importancia de los razonamientos para la decisión tomada, la transparencia y permitiendo no solo la validez externa de la decisión sino también la validez interna en términos de homogeneidad y reproducibilidad.

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10CAPÍTULO

UN CASO PRÁCTICO DE ADMC APLICADO A ENFERMEDADES RARAS Y PREVALENTES

Bleric Alcalá Revilla


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UN CASO PRÁCTICO DE ADMC APLICADO A ENFERMEDADES RARAS Y PREVALENTES1010.1. INTRODUCCIÓN Y OBJETIVOS

Una vez revisado el marco teórico del ADMC y su aplicación en las distintas patologías, este capítulo recoge la realización de un caso práctico aplicado a una enfermedad prevalente y a una enfermedad rara, a modo de ejemplo. En concreto, el comité de expertos realizó, bajo la coordinación de Weber, un ADMC para evaluar tres fármacos ficticios dirigidos a dos patolo-gías distintas en el ámbito español.

El objetivo del ejercicio era doble. Por un lado, pretendíamos comparar, en la medida de lo po-sible, el valor final obtenido para los fármacos evaluados, validando las posibles diferencias entre una patología prevalente y una enfermedad rara, así como el grado de sensibilidad del ADMC ante cambios en los escenarios planteados. Por otro lado, buscábamos que los exper-tos recorrieran todas las fases del proceso, para poder recabar de primera mano sus reflexio-nes sobre la metodología y sus implicaciones, haciendo el debate más rico y fundamentado.

A lo largo de este capítulo revisamos la metodología seguida en el desarrollo del caso prácti-co, presentamos los resultados obtenidos y planteamos algunas reflexiones surgidas a partir del mismo.

10.2. METODOLOGÍA

El caso práctico se planteó para contrastar los resultados del ADMC en una patología de elevada prevalencia, como puede ser la enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC), con una enfermedad rara o poco frecuente, representada en este caso por la mucopolisa-caridosis (MPS). Se tuvieron en cuenta las características reales de estas enfermedades, mientras que los fármacos a evaluar se plantearon bajo distintos supuestos ficticios, y bajo varios escenarios alternativos.

El ejercicio se desarrolló siguiendo las directrices del marco EVIDEM que, como hemos menciona-do en anteriores capítulos, es una de las metodologías de ADMC más utilizadas en el sector sani-tario, y que cuenta con un procedimiento y un conjunto de criterios de decisión estándar validados. A efectos prácticos, sólo se consideraron los 13 criterios cuantitativos que contempla la metodo-logía EVIDEM 4.0 (EVIDEM Collaboration, 2017), excluyendo los cualitativos/reflexivos del análisis.

En este apartado, se describen las características de las enfermedades seleccionadas y de los fármacos ficticios, y se describen los pasos seguidos en la realización del ejercicio.

10.2.1. Enfermedades seleccionadas

Las patologías seleccionadas para la realización del ejercicio práctico fueron, por un lado, la EPOC, en su condición grave/muy grave, como enfermedad prevalente, y la mucopolisacari-dosis como enfermedad rara, evaluando una de sus formas más atenuadas (MPS I: Scheie) y una de sus formas más graves (MPS VII: Sly). Se seleccionaron dos variantes extremas de la MPS para tratar de recoger el mayor espectro de variabilidad posible. A continuación, se describen brevemente las principales características de las patologías objeto del ejercicio.

EPOC grave

La EPOC es una de las enfermedades de mayor prevalencia y morbimortalidad. Según la OMS, unos 64 millones de personas la sufren a nivel mundial (OMS, 2004). En España, afecta al 10,2%

[ 173 ]

Bleric Alcalá Revilla / Néboa Zozaya González

de la población de 40-80 años (16% EPOC leve, 46% moderada, 28% grave y 11% muy grave) (Soriano et al., 2015). La enfermedad se caracteriza por una respuesta inflamatoria crónica de las vías respiratorias y una limitación del flujo aéreo persistente. En 2012, la EPOC provocó 3 millones de fallecimientos a nivel mundial y en 2030 se espera que se convierta en la tercera causa de muerte (OMS, 2004). En España, la tasa anual de mortalidad por 1.000 pacientes fue de 21,1 para EPOC leve, 39,3 para EPOC moderada, 73,2 para grave y 121,1, para muy grave (Soriano et al., 2015). La mortalidad por EPOC está ligada a las exacerbaciones, siendo ésta mayor cuanto más frecuentes y/o graves sean las exacerbaciones, especialmente si requieren hospitalización (Soler-Cataluna et al., 2005; Granda-Orive et al., 2016; Müllerova et al., 2015).

En la actualidad, existen distintos tratamientos farmacológicos para tratar la EPOC, tales como los agonistas β2 de acción larga (LABA, long-acting β2-agonists), los anticolinérgicos de ac-ción larga (LAMA, long-acting muscarinic antagonists) y los corticoides inhalados. Ninguno de ellos es todavía capaz de curar la enfermedad, por lo que los objetivos del tratamiento actual se basan en reducir los síntomas (mejorando el estado de salud, la calidad de vida y la toleran-cia al ejercicio) y el riesgo de eventos futuros (prevenir la progresión de la enfermedad, prevenir y tratar las exacerbaciones y reducir la mortalidad). Existen distintas guías de práctica clínica que se actualizan periódicamente con las novedades farmacológicas (Miravitlles et al., 2017; Molina París et al., 2017; Global Initiative for Chronic Obstructive Lung Disease, 2017).

Finalmente, debido a su carácter crónico y progresivo, la EPOC grave implica un coste ele-vado en términos de consumo de recursos sanitarios. En España, el coste sanitario directo anual medio del manejo de un paciente con EPOC grave se estima en torno a los 9.850€ (de los cuales unos 900€ corresponden a fármacos), a lo que se sumarían más de 5.000€ anuales en términos de costes directos no sanitarios (cuidados informales), además de las pérdidas laborales que implica (cifradas en unos 300€) (Izquierdo, 2003).

Mucopolisacaridosis

Las mucopolisacaridosis son un grupo de enfermedades raras (incidencia global de 1 de cada 22.500 habitantes), hereditarias, metabólicas multisistémicas y progresivas, que se in-cluyen dentro de las enfermedades lisosomales o de depósito (Muenzer, 2011; Lampe et al., 2015) causadas por la ausencia o el mal funcionamiento de ciertas enzimas necesarias para el procesamiento de moléculas llamadas glicosaminoglicanos (AECOM y SEPEAP, 2015). Las MPS progresan a medida que el almacenamiento de glicosaminoglicanos afecta los hue-sos, la estructura esquelética, los tejidos conectivos y demás órganos. Las complicaciones neurológicas pueden incluir daños neuronales, así como dolores y un deterioro de la función motora (Khan et al., 2017; AECOM y SEPEAP, 2015).

Existen seis tipos de MPS en función del defecto enzimático, que se corresponden con dife-rentes formas de presentación clínica, y que presentan diversos niveles de gravedad. Así, se diferencian unas formas más severas y unas formas más atenuadas, que se distinguen princi-palmente por la edad de presentación, la progresión de la enfermedad, el grado de afectación neurológica y la esperanza de vida asociada. Para el caso práctico se seleccionaron una de las formas más atenuadas de MPS (la de Scheie, dentro de las MPS de tipo I) y una de las formas más graves (la tipo VII o de Sly) (Tabla 10.1). Pese a su gravedad, la enfermedad de Scheie presenta una afectación neurológica leve, y los pacientes alcanzan la edad adulta, mientras que los pacientes con la enfermedad de Sly tienen una esperanza de vida de 15 años y a menudo presentan dismorfia facial, miocardiopatías y afectación cognitiva, entre otros aspectos.

[ 174 ]

UN CASO PRÁCTICO DE ADMC APLICADO A ENFERMEDADES RARAS Y PREVALENTES10TABLA 10.1. TIPOS DE MPS

TIPO NOMBRE CLASIFICACIÓN GRAVEDAD ESPERANZA DE VIDA

MPS I

Hurler

Hurler-Scheie

Enfermedad de depósito clásica

Afectación neurológica progresiva y grave. Insuficiencia cardiorrespiratoria.Afectación neurológica leve.

Entre 7 y 10 años

≈ 20 años

Scheie Afectación neurológica leve o ausente Edad adulta

MPS II Hunter Enfermedad de depósito clásica

Deterioro neurológico y fallo cardiorrespiratorio.

≈ 20 añosLeve: Edad adulta

MPS III Sanfilipo (tipo A,B,C,D)

Enfermedad neurodegenerativa

Enfermedad progresiva y limitante con afec-tación predominante del sistema nervioso central.

A los 20-30 años están en estado vegetativo con dependencia total.

MPS IV Morquio (tipo A y B) Enfermedad ósea

Enfermedad multisistémica, importante alteración esquelética-articular progresiva con inteligencia normal.

Grave: Entre 20 y 40 años.Leve: Entre 60 y 70 años.

MPS VI Maroteaux- Lamy

Enfermedad de depósito clásica

Enfermedad progresiva, afectación del sistema esquelético y cardiopulmonar, la córnea, la piel, el hígado, el bazo, el cerebro y las meninges.

Grave: ≈ 15 años Leve: entre 50 y 60 años.

MPS VII Sly Enfermedad de depósito clásica

Letal temprana: Hydrops fetal, dismorfia facial, miocardiopatía, organomegalia.Intermedia: Fenotipo “hurler”, disostosis ósea, afectación cognitiva, organomegalia, colestasis hepática.

Letal: muerte fetal / primeros años de vida.

Intermedia: ≈ 15 años.

Leve: Disostosis ósea. Leve: ≈ 37 años.

Fuente: elaboración propia a partir de la guía de práctica clínica de la MPS (AECOM y SEPEAP, 2015).

Los distintos tipos de MPS también se distinguen por las alternativas terapéuticas con las que cuentan. Actualmente, existe la posibilidad de Tratamiento de Sustitución Enzimática (TSE) sólo para la MPS I, II, IV y VI. La MPS VII carece de tratamiento, y únicamente cuenta con la opción del trasplante de médula. En los próximos años se esperan algunos avances en este sentido, de la mano de las terapias intratecales para MPS I, II y IIIA (en fase de ensa-yo) y la terapia génica (Noh y Lee, 2014; Valayannopoulos y Wijburg, 2011). Por el momento, el tratamiento multidisciplinar de soporte sigue siendo el más importante para asegurar al paciente la mejor calidad de vida posible. Según las guías de práctica clínica, estas medidas deben abordar tanto los diferentes aspectos de la afectación como sus necesidades genera-les para la integración en la vida diaria (AECOM y SEPEAP, 2015).

Por otro lado, las MPS están asociadas a unos costes muy elevados, tanto en términos de recursos sanitarios (sólo la terapia enzimática sustitutiva cuesta más de 75.000€ anuales por paciente) como no sanitarios, derivados de los cuidados personales que requieren (y que se cifran entre 40.000-55.000€ anuales) (Péntek et al., 2016).

10.2.2. Pasos seguidos en la realización del ADMC

A continuación, se describen los pasos seguidos en la realización de este ADMC, y que se rigen por los principios dictados por el marco EVIDEM y las guías de buenas prácticas (EVI-DEM Collaboration, 2017).

1. Selección de los agentes implicados. El comité evaluador está constituido por 9 ex-pertos en economía de la salud, con perfiles académicos, clínicos y de gestión, que en su mayoría están familiarizados con el ADMC. En concreto, los integrantes del comité

[ 175 ]


de expertos fueron (en orden alfabético): Xavier Badía Llach, Carlos Campillo Artero, Jaime Espín Balbino, Antonio J. García Ruiz, Antoni Gilabert Perramon, Javier Mar Me-dina, Carlos Martín Saborido, Jaume Puig Junoy y Marta Trapero Bertran. WEBER se encargó de la parte técnica del proyecto, que incluyó la revisión metodológica y de la evidencia, la preparación de materiales, la coordinación del comité y el análisis y pre-sentación de los resultados.

2. Contextualización de las intervenciones y recopilación de la evidencia disponible. WEBER recopiló información relativa a la situación actual de la EPOC grave y de la MPS tipo I (Scheie) y tipo VII (Sly) en el contexto español, en base a la evidencia dispo-nible en la literatura. Las principales fuentes bibliográficas utilizadas para el caso de estudio fueron las que se citan en la tabla 10.2. Con esta información se desarrolló el caso de estudio para la evaluación de los fármacos ficticios (Tabla 10.2), sirviendo de guía para la discusión entre los expertos durante la reunión presencial. Se evaluaron 3 fármacos ficticios que venían a mejorar la situación actual de las tres patologías, al ser más eficaces que los tratamientos disponibles en términos de eficacia y resultados percibidos por los pacientes, aunque a un coste superior.

TABLA 10.2. SITUACIÓN ACTUAL DE LA EPOC, LA MPS I Y LA MPS VII EN LOS 13 CRITERIOS A EVALUAR

SITUACIÓN ACTUAL

EPOC MUCOPOLISACARIDOSIS

Criterios Grave MPS-I (menos grave) MPS-VII (muy grave)

Nece

sida

des

de

la in

terv

enci

ón


TM: 121 x 1.000 Alto riesgo exacerbación

Pueden vivir hasta la edad adulta

Supervivencia de algunos meses o

hasta adolescencia

Tamaño población afectada

Muy grave: 38 x 10.000 habitantes Grave: 132 x 10.000

hababitantes

0,2 x 100.000 habitantes (93 casos)

<0,1 x 100.000 habitantes (100 casos

en el mundo)


Distintos ttos. pero con margen de mejora

Tratamiento de Sustitución Enzimática

Nada (trasplante médula ósea)

Resu

ltado

s de

la in

terv

enci

ón

Efectividad-eficacia comparada

FEV: 0,5 – 0,10 L Reducción exacerb: ≥20%

FVC: +5,6% 6MWT: +38,1% --

Seguridad/tolerabilidad comparada EA cardiovasculares

EA graves en pacientes con problemas respiratorios

--

PRO comparadosCVRS: Mejora en la puntuación total SGRQ: ≥4 puntos desde

baseline

CHAQ: +57% Dolor: pasa de 0,93 a 0,56 --

Tipo

de

bene

ficio

Tipo beneficio preventivo No No No

Tipo beneficio terapéutico

No cura. Reduce síntomas y riesgo de eventos futuros

No cura. El TSE detiene la progresión de la

enfermedad--

Cons

ecue

ncia

s ec

onóm

icas

Costes intervención comparados LAMA+LABA+ICS: 852€ año TSE (Laronidasa): 78.000€

año --

Otros costes sanitarios comparados < 5.500€ n.d. Trasplante médula:

60.000€

Costes no sanitarios comparados

300€ pérdidas productividad laboral CDNS: 44.000€ – 55.000€; CI: 8.500€

Continúa en la página siguiente

[ 176 ]

UN CASO PRÁCTICO DE ADMC APLICADO A ENFERMEDADES RARAS Y PREVALENTES10Co

noci

mie

nto

de la

in

terv

enci

ónCalidad de la evidencia Múltiples EECC con buena

calidad evidencia 2 EECC (n=45) No hay evidencia

Guías de práctica clínica GesEPOC en España; GOLD 2017 Guía del manejo de las MPS

FEV: volumen expiratorio forzado; FVC: capacidad vital forzada; 6MWT: 6 Minutes Walk Test; TM: Tasa Mortalidad; PRO: resultados percibidos por los pacientes; Ttos: Tratamientos; CVRS: Calidad de Vida Relacionada con la Salud; SGRQ: Saint George´s Respiratory Questionnaire; CHAQ: Child Health Assessment Questionnaire; CDNS: Costes Directos No Sanitarios; CI: Costes Indirectos; EECC: Ensayos Clínicos; EA: Efectos Adversos; n.d: no disponible; TSE: Tratamiento de Sustitución Enzimática.

Fuente: elaboración propia a partir de Global Initiative for Chronic Obstructive Lung Disease, 2017; Miravitlles et al., 2017; Mannino y Kiri, 2006; Soler-Cataluña et al., 2010; Granda-Orive et al., 2016; Müllerova et al., 2015; Soler-Cataluna, 2005; Barrecheguren et al., 2016; Santibáñez et al., 2016; Soriano et al., 2012; Cazzola y Matera, 2014; Gruffydd-Jones y Jones, 2011; Khakban et al., 2016; Martín Escudero, 2009; AECOM y SEPEAP, 2015; Clarke et al., 2009; Muenzer, 2011; Péntek et al., 2016; Muenzer, 2014; Pérez-López et al., 2017; Khan et al., 2017; Pinto et al., 2003; Tomatsu et al., 2015; Verma et al., 2017; Tylki-Szymanska et al., 2010; Wyatt et al., 2012; BotPlus 2017a, 2017b; Wraith et al., 2004; MSSSI, 2006.

3. Ponderación de los criterios. Cada experto, desde su perspectiva individual, asignó una ponderación a cada criterio, en función de la importancia relativa que le otorgaba. La ponderación se realizó de dos formas distintas: mediante el método de la escala de entre 1 y 5 puntos (siendo 1 la menor relevancia y 5 la mayor) y a través del méto-do de reparto de 100 puntos (repartiendo 100 puntos entre los 5 dominios o grupos de criterios, y 100 puntos entre los criterios que conforman cada dominio – a mayor importancia, más puntos). Este paso, realizado de manera online, fue previo a cono-cer las intervenciones evaluadas, para ser independiente de las mismas (Goetghebeur et al., 2008). Así, a las tres intervenciones se les aplicó las mismas ponderaciones. Los resultados de esta fase se mostraron en la reunión presencial.

4. Puntuación de las intervenciones en cada criterio. Para cada uno de los tres fármacos ficticios evaluados, cada experto asignó una puntuación a cada criterio, de manera indi-vidual y confidencial. Este ejercicio se realizó durante la reunión presencial, basándose en la evidencia aportada, los supuestos planteados (Tabla 10.3, Tabla 10.4, Tabla 10.5 y Tabla 10.6), el intercambio de opiniones entre expertos y la experiencia y percepción indi-vidual de cada uno. Para los criterios absolutos (los que no contemplan comparaciones entre intervenciones), el rango de puntuación posible oscila en una escala de entre 0 y 5, siendo 0 el valor más bajo y 5 el más alto. Para los criterios relativos (los que se com-paran con una alternativa), la escala oscila entre -5 y 5 para reflejar el rango completo de efectos comparativos (mejoras o deterioros) (EVIDEM Collaboration, 2017).

5. Cálculo del valor total estimado de las intervenciones. El valor global de las interven-ciones evaluadas se estimó combinando la ponderación relativa de cada criterio con la puntuación obtenida para cada uno de ellos, y se transformó en una escala 0-1 para facilitar su interpretación. En concreto, se aplicó un modelo lineal aditivo a partir de la si-guiente fórmula, tal y como figura en la metodología EVIDEM (Goetghebeur et al., 2008):

V = ∑Vx = ∑( Sx) x=1 x=1

n n Wx∑Wn

Siendo V el valor estimado total; Vx el valor de contribución de cada criterio considerado; Wx la ponderación de cada criterio (obtenida en el paso 3); ΣWn la sumatoria de todas las ponderaciones; y Sx la puntuación de cada criterio (obtenida en el paso 4).


[ 177 ]


6. Análisis de sensibilidad. Para comprobar el grado de estabilidad de los resultados ob-tenidos en la aplicación del caso práctico, se realizó un análisis de sensibilidad determi-nístico univariante, desarrollándose 4 escenarios alternativos (A, B, C y D) para analizar como variarían los resultados ante cambios en algunos de los parámetros, ceteris pari-bus el resto. Los cambios incorporados suponían una mejor/peor eficacia y un menor/mayor precio de los fármacos respecto al escenario base (Tabla 10.3, Tabla 10.4 y Tabla 10.5). Por ejemplo, en el escenario A se toma como supuesto que el fármaco presenta una mejor eficacia que en el caso base (en el caso de la EPOC, una FEV de 0,15L en vez de los 0,13L; en el caso de la MPS I un aumento de la FVC del 8,4% en vez de un 7%; y en el caso de la MPS VII un aumento de la supervivencia de 7 años en vez de 5 años).

TABLA 10.3. EVIDENCIA Y SUPUESTOS PARA LA EVALUACIÓN DEL FÁRMACO FICTICIO EN EPOC GRAVE

EPOC GRAVE

Criterios Situación actual Caso base ficticio Análisis sensibilidad 1

Análisis sensibilidad 2

Nece

sida

des

de la

in

terv

enci

ón



Mismas premisas

Ceteris paribus Ceteris paribus


Muy grave: 38 x 10.000 habitantes. Grave: 132 x

10.000 habitantes


Distintos ttos., pero con margen de mejora

Resu

ltado

s de

la

inte

rven

ción

Efectividad/eficacia comparada

FEV: 0,5 – 0,10 L Reducción exacerb: ≥20%

FEV: 0,13 L Reducción

exacerbaciones: +5%A

FEV: 0,15 LB

FEV: 0,11 L

Seguridad/tolerabilidad comparada EA cardiovasculares Similar

PRO comparadosCVRS: Mejora en la

puntuación total; SGRQ: ≥4 puntos desde baseline

Mayor comodidad

Tipo

de

bene

ficio

Tipo beneficio preventivo No

Mismas premisasTipo beneficio terapéutico

No cura. Reduce síntomas y riesgo de eventos futuros

Cons

ecue

ncia

s ec

onóm

icas

Costes intervención comparados

LAMA+LABA+ICS: 852€ año 1.050 €/año (+200€) C

1.200 €/añoD

680 €/año

Otros costes sanitarios comparados < 5.500€ Ahorros de 150€


300€ pérdidas productividad laboral

Similares o ligeramente

inferiores

Cono

cim

ient

o de

la

inte

rven

ción Calidad de la evidencia Múltiples EECC con buena

calidad evidencia

Mismas premisas Guías de práctica clínica

GesEPOC en España; GOLD 2017

FEV: volumen expiratorio forzado; EA: Efectos Adversos; TM: Tasa de Mortalidad; PRO: resultados percibidos por los pacientes. Ttos: Tratamientos; CVRS: Calidad de Vida Relacionada con la Salud; SGRQ: Saint George´s Respiratory Questionnaire. EECC: Ensayos Clínicos.

Fuente: elaboración propia a partir de la evidencia disponible y de los supuestos planteados.

[ 178 ]

UN CASO PRÁCTICO DE ADMC APLICADO A ENFERMEDADES RARAS Y PREVALENTES10TABLA 10.4. EVIDENCIA Y SUPUESTOS PARA LA EVALUACIÓN DEL FÁRMACO

FICTICIO EN MPS-I (SCHEIE)

MPS-I



Nece

sida

des

de la

in

terv

enci

ón



Mismas premisas



0,2 x 100.000 habitantes(93 casos)


Terapia enzimática sustitutiva

Resu

ltado

s de

la

inte

rven

ción

Efectividad/eficacia comparada

FVC: +5.6 %6MWT: +38.1 %

FVC: +7% 6MWT: +45%

AFVC: +8,4%

BFVC: +4,5%

Seguridad/tolerabilidad comparada

EA graves en pacientes con problemas respiratorios

Similar

PRO comparados CHAQ: +57%Dolor: pasa de 0,93 a 0,56 Mejora del 20%

Tipo

de

be

nefic

io

Tipo beneficio preventivo No

Mismas premisasTipo beneficio terapéutico

No cura. El TSE detiene la progresión de la

enfermedad

Cons

ecue

ncia

s ec

onóm

icas

Costes intervención comparados

TSE (Laronidasa): 78.000€ año 100.000 €/año C

120.000 €/añoD

62.000 €/año

Otros costes sanitarios comparados n.d. Potenciales ahorros


CDNS: 44.000€ – 55.000€; CI: 8.500€ Similar

Cono

cim

ient

o de

la

inte

rven

ción

Calidad de la evidencia 2 EECC (n=45)


Guía del manejo de las MPS

FVC: capacidad vital forzada; 6MWT: 6 Minutes Walk Test; PRO: resultados percibidos por los pacientes; TSE: Tratamiento de Sustitu-ción Enzimática; CHAQ: Child Health Assessment Questionnaire; CDNS: Costes Directos No Sanitarios; CI: Costes Indirectos; EECC: Ensayos Clínicos; n.d: no disponible.


7. Re-test. Con el fin de evaluar el grado de consistencia y replicabilidad del análisis, los expertos volvieron a ponderar y puntuar los criterios para las intervenciones evalua-das, tanto en sus casos base como en sus respectivos análisis de sensibilidad. Esta re-evaluación se realizó de manera on-line, tres semanas después de la reunión pre-sencial. El grado de acuerdo o consistencia entre las respuestas efectuadas en los dos momentos de tiempo se evaluó a través del índice de correlación intraclase (ICC) resultante de realizar un modelo de efectos mixtos (Thokala et al., 2016).

8. Presentación de los resultados. WEBER elaboró el borrador de este informe de re-sultados, que fue sometido a los comentarios del comité, para su validación final. En

[ 179 ]


el apartado de discusión se recogen las consideraciones conceptuales, metodoló-gicas y de otra índole recogidas a lo largo de todas las fases de realización del caso de estudio.

TABLA 10.5. EVIDENCIA Y SUPUESTOS PARA LA EVALUACIÓN DEL FÁRMACO FICTICIO EN MPS-VII (SLY)

MPS-VII



Nece

sida

des

de la

in

terv

enci

ón


Supervivencia de algunos meses o hasta

adolescencia

Mismas premisas



<0,1 x 100.000 habitantes(100 casos en el mundo)



Resu

ltado

s de

la

inte

rven

ción

Efectividad/eficacia comparada -- Supervivencia: +5

años; FVC: +2% A

+7 añosB

+3 años

Seguridad/tolerabilidad comparada -- EA moderados y

graves

PRO comparados -- Mejora del 20%

Tipo

de

bene

ficio

Tipo beneficio preventivo No Mismas premisas

Tipo beneficio terapéutico -- Mejora

Cons

ecue

ncia

s ec

onóm

icas

Costes intervención comparados -- 350.000 €/año C

420.000 €/añoD

280.000 €/año

Otros costes sanitarios comparados

Trasplante médula: 60.000€ Similares


CDNS: 44.000€ – 55.000€; CI: 8.500€ Similares

Cono

cim

ient

o de

la

inte

rven

ción

Calidad de la evidencia No hay evidencia



FVC: capacidad vital forzada; PRO: resultados percibidos por los pacientes; EA: Efectos Adversos; CDNS: Costes Directos No Sanita-rios; CI: Costes Indirectos; EECC: Ensayos Clínicos; n.d: no disponible.


A modo de resumen, la figura 10.1 refleja los diferentes pasos realizados para la elabo-ración del caso práctico, especificando quién los realizó y qué tareas se llevaron a cabo de manera presencial durante la reunión (de 4 horas) que tuvo lugar en noviembre de 2017.

[ 180 ]

UN CASO PRÁCTICO DE ADMC APLICADO A ENFERMEDADES RARAS Y PREVALENTES10FIGURA 10.1. PASOS SEGUIDOS PARA REALIZAR EL CASO PRÁCTICO DE ADMC

Estimación del valor de cada

intervención

Contextualización caso práctico

Informe de

resultados

Diseño de casos

Recopilación de la evidencia

Comité de ExpertosWeberReunión presencial

Casos Base

Discusión e integración de ideas Análisis de sensibilidad

Re-test

Ponderación de criterios cuantitativos

CONSTITUCIÓN COMITÉ DE EXPERTOS

Puntuación de los fármacos “ficticios”


10.3. RESULTADOS

10.3.1. Ponderación de los criterios

Los nueve miembros del comité ponderaron los criterios cuantitativos EVIDEM a través de dos métodos: la escala de 1-5 y el reparto de 100 puntos. Bajo el método de la escala 1-5, los expertos consideraron que todos los criterios tenían una importancia por encima de 3 (sobre un máximo de 5) (Figura 10.2), excepto el criterio de tamaño de la población a la que va dirigida la interven-ción, que obtuvo una ponderación media de 2,89 ±1,3. En base a los resultados obtenidos, los criterios más relevantes a tener en cuenta en la evaluación de una intervención sanitaria deberían ser la eficacia comparada de la intervención (4,67 ±0,50) y la calidad de la evidencia (4,33 ±0,71), seguidos de la seguridad/tolerabilidad comparada (3,89 ± 0,78) y, con 3,78 puntos, la gravedad de la enfermedad (DE: 1,20), los resultados reportados por los pacientes (DE: 1,20), los costes de la intervención (DE: 1,20) y otros costes sanitarios (DE: 0,83). Por el contrario, los criterios menos relevantes serían el tamaño de la población afectada (2,89 ±1,27), el alineamiento con las guías de práctica clínica (3,00 ±0,87) y el tipo de beneficio preventivo (3,11 ±0,93). La mayor variabilidad en el rango de respuestas se dio en los costes no sanitarios comparados (DE: 1,32), seguido de las necesidades no cubiertas (DE: 1,30) y el tamaño de la población afectada (DE: 1,27).

En cuanto a las ponderaciones obtenidas a través del método de reparto de 100 puntos, cabe recordar que la ponderación se realiza en dos fases: en una primera, se considera la relevancia de los 5 dominios o grupo de criterios, distribuyendo los 100 puntos entre ellos; en una segunda fase, el reparto de los 100 puntos se realiza por criterio individual, dentro de cada uno de los dominios.

[ 181 ]


FIGURA 10.2. PONDERACIONES PROMEDIO BAJO EL MÉTODO DE LA ESCALA 1–5

Bajas ponderaciones Altas ponderaciones

Gravedad de la enfermedadTamaño poblaciónNecesidades no cubiertasEficacia comparadaSeguridad/tolerabilidad comparadaPRO comparadosTipo beneficio preventivoTipo beneficio terapéuticoCostes de la intervención comparadosOtros costes sanitarios comparadosCostes no sanitarios comparadosCalidad de la evidenciaGuías de práctica clínica

Variación estándar Mín Máx 1,20 1 5 1,27 1 4 1,30 1 5 0,50 4 5 0,78 3 5 1,20 2 5 0,93 2 4 1,13 2 5 1,20 1 5 0,83 3 5 1,32 1 5 0,71 3 5 0,87 2 4

1 2 3 4 5

3,78 2,89 3,22 4,67 3,89 3,78 3,11 3,44 3,78 3,78 3,33 4,33 3,00


FIGURA 10.3. PONDERACIONES PROMEDIO BAJO EL MÉTODO DE REPARTO DE 100 PUNTOS (NORMALIZADAS X 100)

Bajas ponderaciones Altas ponderaciones


Variación estándar Mín Máx 4,67 0 15 5,14 0 15 4,01 0 13 6,31 7 24 3,29 5 16 2,24 4 10 3,32 0 12 4,83 0 18 4,88 1 18 4,31 4 18 3,91 3 15 03,16 6 16 2,84 0 10

0 5 10 15 20 25

7,57 5,98 6,46 14,19 8,22 6,93 5,42 7,69 9,41 7,06 5,87 10,52 4,70


Con el reparto de 100 puntos, el dominio de mayor importancia relativa para el comité fue el dominio que agrupa los criterios de resultados comparados de la intervención (29,3 puntos), seguido del dominio de consecuencias económicas de la intervención (22,3 puntos), mien-tras que el de menor relevancia relativa fue el del tipo de beneficio de la intervención (13,1 puntos). En cuanto a la ponderación de los criterios que conforman cada dominio, bajo este método, el comité también consideró que los dos criterios más relevantes deberían ser la

[ 182 ]

UN CASO PRÁCTICO DE ADMC APLICADO A ENFERMEDADES RARAS Y PREVALENTES10eficacia comparada de la intervención (14,19 ± 6,3), la calidad de la evidencia (10,52 ± 3,2) y los costes comparados de la intervención (9,41 ± 4,88) (Figura 10.3) coincidiendo en orden de importancia con el método de escala 1 a 5.

En la figura 10.4 comparamos las ponderaciones obtenidas a través de ambos métodos, considerando de manera separada el orden y las magnitudes alcanzadas. En cuanto al or-den o jerarquía, la eficacia comparada y la calidad de la evidencia fueron en ambos casos los criterios con mayor peso relativo. El resto de atributos no conservaron el mismo orden, aunque se mantuvieron en niveles similares, con la salvedad del tamaño de la población y el tipo de beneficio terapéutico (mejor posicionados en el método de los 100 puntos). Respecto a la magnitud de las ponderaciones (normalizadas a 1), la mayor discrepancia se observa en el criterio de eficacia comparada (0,10 escala 1-5 vs. 0,14 reparto 100 puntos), seguido del alineamiento con las GPC y los costes comparados de la intervención. Estas diferencias pueden ayudar a entender mejor las discrepancias obtenidas en el valor total estimado.

FIGURA 10.4. COMPARACIÓN DE RESULTADOS CON AMBOS MÉTODOS DE PONDERACIÓN (PONDERACIONES MEDIAS NORMALIZADAS 0-1)


Tamaño población


Eficacia comparada

Seguridad/tolerabilidad comparada

PRO comparados

Tipo beneficio preventivoTipo beneficio terapéutico

Costes de la intervención comparados

Otros costes sanitarios comparados



Guías de práctica clínica0,16

0,12

0,08

0,04

0,00

ESCALA 1 A 5 100 PUNTOSEficacia comparada Eficacia comparadaCalidad evidencia Calidad evidenciaSeguridad comparada Costes de la intervenciónCostes de la intervención Seguridad comparadaOtros costes sanitarios Tipo bfo. terapéuticoGravedad GravedadPRO compartidos Otros costes sanitariosTipo bfo. terapéutico PRO compartidosCostes no sanitarios Necesidades no cubiertasNecesidades no cubiertas Tamaño de la poblaciónTipo bfo. preventivo Costes no sanitariosGPC Tipo bfo. preventivoTamaño de la población GPC


100 puntosEscala 1 a 5

GPC: Guías de Práctica Clínica; PRO: resultados percibidos por los pacientes; bfo: beneficio.

[ 183 ]


10.3.2. Puntuación de las intervenciones

Durante la reunión presencial, los miembros del comité puntuaron, de forma individual, los tres fármacos ficticios planteados para las tres patologías. Las puntuaciones se basaron en la evidencia científica proporcionada sobre la situación actual de la enfermedad (Tabla 10.2), los supuestos considerados para cada fármaco ficticio en el caso base (Tabla 10.6) y la discusión que tuvo lugar durante la reunión.

TABLA 10.6. INFORMACIÓN SOBRE LOS CASOS BASE PARA LOS FÁRMACOS FICTICIOS

CRITERIOS CASO BASE EPOC CASO BASE MPS-I CASO BASE MPS-VII




Supervivencia de algunos meses o hasta adoles-

cencia


Muy grave: 38 x 10.000 habitantes Grave: 132 x

10.000 habitantes

0,2 x 100.000 habitantes (93 casos)

<0,1 x 100.000 habi-tantes(100 casos en el

mundo)

Necesidades no cubiertas Distintos ttos., pero con margen de mejora

Terapia enzimática sustitutiva


Efectividad/Eficacia comparada

FEV: 0,13 L Reducción exacerbaciones: +5%

FVC: +7% 6MWT: +45%

Supervivencia: +5 años FVC: +2%

Seguridad/tolerabilidad comparada Similar Similar EA moderados y graves

PRO comparados Mayor comodidad Mejora del 20% Mejora del 20%Tipo beneficio preventivo No No No

Tipo beneficio terapéuticoNo cura. Reduce síntomas

y riesgo de eventos futuros

No cura. La TSE detiene la progresión de la enfer-

medadMejora

Costes intervención comparados 1.050 €/año (+200€) 100.000 €/año 350.000 €/año

Otros costes sanitarios comparados Ahorros de 150€ Potenciales ahorros Similares


Similares o ligeramente inferiores Similar Similares

Calidad de la evidencia Múltiples EECC con buena calidad evidencia 2 EECC (n=45) No hay evidencia

Guías de práctica clínica GesEPOC en España; GOLD 2017



FEV: volumen expiratorio forzado; FVC: capacidad vital forzada; 6MWT: 6 Minutes Walk Test; TM: Tasa Mortalidad; Ttos: Tratamien-tos; CVRS: Calidad de Vida Relacionada con la Salud; SGRQ: Saint George´s Respiratory Questionnaire; CHAQ: Child Health Assess-ment Questionnaire; CDNS: Costes Directos No Sanitarios; CI: Costes Indirectos; EECC: Ensayos Clínicos; EA: Efectos Adversos.


Cabe señalar que, aun cuando las puntuaciones para cada fármaco se realizaron de manera independiente, inevitablemente se realizó una comparación indirecta entre ellos, como mues-tran los resultados obtenidos. Las puntuaciones promedio otorgadas por los miembros del comité a las tres intervenciones evaluadas se presentan en la figura 10.5.

En el caso de la MPS VII, el comité otorgó la puntuación más alta (5 sobre 5) y con el mayor consenso (DE: 0,00) a la gravedad de la enfermedad y a las necesidades no cubiertas de esta enfermedad rara que carece de alternativas terapéuticas. La gravedad de la enfermedad tam-

[ 184 ]

UN CASO PRÁCTICO DE ADMC APLICADO A ENFERMEDADES RARAS Y PREVALENTES10bién resultó ser el criterio más relevante para el comité tanto para la EPOC grave como para la MPS I, con puntuaciones muy similares (3,67 ±0,71 y 3,67 ±0,87 respectivamente), menores que para la MPS VII. Las puntuaciones relativas a las necesidades no cubiertas revelan que, para los expertos, la EPOC grave (2,3) dispone de más opciones de tratamiento satisfactorias que la MPS I (3,1). Por su parte, en coherencia con la prevalencia de la patología evaluada, el tamaño de la población obtuvo una puntuación promedio cercana al cero en la MPS I y MPS VII, mientras que para la EPOC fue de 3,3.

FIGURA 10.5. PUNTUACIONES MEDIAS DE LAS INTERVENCIONES EVALUADAS (CASOS BASE)


EPOC Grave MPS-I MPS-VII

-5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5

3,7 3,3 2,3 1,2 0,6 1,3 0,3 1,2 -1,3 0,2 0,0 3,2 2,4

3,7 0,1 3,1 1,6 -0,1 1,6 0,0 0,9 -2,2 1,2 0,1 2,2

2,2

5,0 0,0 5,0 2,3 -1,4 1,8 0,0 1,7 -4,1 -0,6 0,3 1,2 1,1


En cuanto a la eficacia clínica de los fármacos considerados, los expertos puntuaron los fár-macos ficticios para EPOC grave con 1,22 (DE: 0,44), MPS I con 1,56 (DE: 0,88) y MPS VII con 2,33 (DE: 1,58). La puntuación otorgada al criterio de beneficios reportados por los pacientes siguió el mismo gradiente. Sin embargo, el comité puntuó mejor la tolerabilidad del fármaco para EPOC que para las dos enfermedades raras (0,6 versus -0,1 y -1,4). El tipo de beneficio preventivo de ambos fármacos dirigidos a las mucopolisacaridosis reflejan resultados idén-ticos (0,0), mientras que en el caso de la EPOC grave, este criterio obtuvo una puntuación ligeramente superior (0,3). El tipo de beneficio terapéutico del fármaco para la MPS VII fue puntuado con 1,7 frente al 1,2 que recibió el tratamiento para la EPOC grave y el 0,9 del fár-maco para la MPS I. Por su parte, los expertos puntuaron mejor la calidad de la evidencia en EPOC (3,2) que en las MPS, dando idea de que se trata de un área con más ensayos clínicos, que aportan evidencia más relevante y mejor reportada.

Finalmente, en las tres intervenciones evaluadas, las puntuaciones sobre el coste compara-do de la intervención fueron negativas, poniendo de manifiesto que supondrían un aumento de costes respecto a la situación actual. El aumento de costes sería mayor en el caso de la MPS VII (puntuación de -4,1), seguido de la MPS I (-2,2) y la EPOC (-1,3).

10.3.3. Valor total estimado de las intervenciones

El valor total estimado integra las ponderaciones y puntuaciones de cada miembro del co-mité para cada fármaco evaluado en una escala entre 0 y 1. Los tres fármacos evaluados en este ADMC fueron considerados medicamentos de valor añadido, puesto que obtuvieron unos valores positivos frente a sus comparadores (Figura 10.6).

[ 185 ]


0,082

0,000

0,068

0,046

-0,023

0,029

0,000

0,024

-0,067

-0,010

-0,004

0,023

0,014

0,182

0,058

0,040

0,028

0,032

0,018

0,019

0,004

0,019

-0,022

0,002

0,000

0,070

0,023

0,292

FIGURA 10.6. VALOR TOTAL ESTIMADO BAJO AMBOS MÉTODOS DE PONDERACIÓN

0,061

0,040

0,030

0,024

0,013

0,022

0,004

0,017

-0,020

0,002

0,000

0,060

0,031

0,284

0,061

0,002

0,045

0,031

0,000

0,027

0,000

0,014

-0,036

0,020

0,001

0,040

0,030

0,234

0,057

0,002

0,042

0,046

-0,001

0,023

0,000

0,010

-0,040

-0,017

-0,001

0,044

0,022

0,223

0,076

0,000

0,065

0,062

-0,020

0,025

0,000

0,024

-0,079

-0,007

-0,003

0,026

0,009

0,177

Gravedad

Tamaño población

Neces. no cubiertas

Eficacia comparada

Seguridad comparativa

PRO comparados

Tipo bfo. preventivo

Tipo bfo. terapéutico

Costes intervención comp.

Otros costes san. comp.

Costes san. comp.


Guías de práctica clínica

VALOR TOTAL ESTIMADO

Gravedad

Tamaño población

Neces. no cubiertas

Eficacia comparada

Seguridad comparativa

PRO comparados

Tipo bfo. preventivo

Tipo bfo. terapéutico

Costes intervención comp.

Otros costes san. comp.

Costes san. comp.


Guías de práctica clínica

VALOR TOTAL ESTIMADO



MÉTODO ESCALA ENTRE 1 Y 5

MÉTODO REPARTO 100 PUNTOS


[ 186 ]

UN CASO PRÁCTICO DE ADMC APLICADO A ENFERMEDADES RARAS Y PREVALENTES10El valor total estimado por el conjunto del comité para el fármaco ficticio para la EPOC grave, frente a la alternativa actual, fue de 0,2836 [IC95%: 0,235-0,333] con el método de escala entre 1 y 5 y ligeramente superior con el método de 100 puntos, con un valor estimado de 0,2916 [IC95%: 0,215-0,368]. Este valor es superior al obtenido para las mucopolisacarido-sis, tanto en su forma más atenuada como más fuerte: para la MPS I se obtuvo un valor de 0,2341 [IC95%: 0,158–0,310] con el método de escala 1-5 y de 0,2231 [IC95%: 0,137-0,309] con el método de 100 puntos, mientras que para la MPS VII se obtuvo un valor de 0,1817 [IC95%: 0,108-0,255] con escala 1-5 y de 0,1773 [IC95%: 0,083-0,271] con el método de 100 puntos (Figura 10.6). Esto implicaría que, bajo esta metodología y dados los supuestos plan-teados para los fármacos ficticios, el comité valoró más positivamente el fármaco para tratar la EPOC que los fármacos para tratar las mucopolisacaridosis.

La diferencia de valor total entre ambos métodos de ponderación viene dada, en el caso de la EPOC, por la contribución del tamaño de la población y la calidad de la evidencia; en el caso de la MPS I, por la contribución de la calidad de la evidencia y los costes de la intervención; y en el caso de la MPS VII, por la contribución de los costes de la intervención y las necesidades no cubiertas.

En el caso del fármaco para la EPOC, los principales elementos de valor fueron la gra-vedad de la enfermedad, la calidad de la evidencia científica disponible y el tamaño de la población, mientras que en las MPS, los criterios que aportaron mayor valor fueron la gravedad de la enfermedad, las necesidades no cubiertas y la calidad de la evidencia. El coste adicional que supondría la adquisición fue el único elemento que detrajo valor a las estimaciones finales, siendo de mayor magnitud absoluta para la MPS VII, seguido de la MPS I y de la EPOC.

Al comparar los fármacos entre sí, se observa que un elemento diferencial en el caso de la EPOC grave es su elevada prevalencia (el fármaco gana 4 centésimas frente a las MPS) y la mayor calidad de la evidencia (gana entre 2 y 4 centésimas). Para la MPS VII, la gravedad de la patología suma 2 centésimas adicionales y las necesidades no cubiertas hasta 4 centési-mas. Sin embargo, el valor que aporta la eficacia del fármaco ficticio (entre 2 y 3 centésimas más) se ve más que compensado por el valor que detrae su menor tolerabilidad (entre 2 y 4 centésimas) y mayor coste (hasta 5 centésimas).

El medicamento huérfano para la enfermedad más grave sin alternativas terapéuticas, aso-ciado a un mayor precio, obtuvo un menor valor final que el otro huérfano considerado. Esto se debió a que las ganancias relativas de la MPS VII frente a la MPS I en términos de gra-vedad, necesidades no cubiertas, eficacia y tipo de beneficio terapéutico se vieron más que compensadas por los detrimentos relativos de valor resultantes de los criterios de seguridad, costes, calidad de la evidencia y alineamiento con las GPC.

10.3.4. Manejo de la incertidumbre

En este apartado tratamos de cuantificar el impacto de la incertidumbre (estructural, estocás-tica, acerca de los parámetros, etc.) sobre los resultados, para tener una medida de la validez de los resultados. Así, por un lado, realizamos varios análisis de sensibilidad determinísticos sobre algunos de los parámetros más relevantes, para observar la influencia de estos cambios en el resultado. Por otro lado, para tratar de manejar la incertidumbre en la ponderación y pun-tuación, realizamos una re-evaluación (o re-test) en otro momento de tiempo.

[ 187 ]


10.3.4.1. Análisis de sensibilidad determinístico univariante

Un análisis de sensibilidad determinístico consiste en variar un solo parámetro, dejando el resto inalterado, y observar la influencia de este cambio en el resultado y en las conclusiones alcanzadas. Aunque no permite observar la interacción entre varios parámetros a la vez, per-mite comprobar la sensibilidad del modelo ante parámetros considerados clave, como son la eficacia y el coste de los tratamientos evaluados. En concreto, los cambios en las variables se realizaron, para las tres patologías, en los siguientes 4 escenarios respecto al caso base, céteris páribus el resto de criterios (Tabla 10.7):

●● Escenario A: Incremento de la eficacia de la intervención evaluada●● Escenario B: Disminución de la eficacia de la intervención evaluada ●● Escenario C: Incremento de los costes de la intervención●● Escenario D: Disminución de los costes de la intervención

Como era de esperar, los resultados obtenidos en los análisis de sensibilidad reflejan que, ante una mejora de la eficacia o una reducción del precio relativo, el valor total estimado de los fármacos aumentaría, mientras que disminuiría con respecto al caso base ante el su-puesto de una peor eficacia o un mayor coste del fármaco evaluadoii.

TABLA 10.7. VALOR TOTAL ESTIMADO DE LAS INTERVENCIONES EN LOS 4 ESCENARIOS DEL ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD, BAJO AMBOS MÉTODOS DE PONDERACIÓN

EPOC GRAVE

CASO

BA

SEAN

ÁLIS

IS S

ENSI

BILID

AD 1

EFIC

ACIA

COM

PARA

DAAN

ÁLIS

IS S

ENSI

BILI

DAD

2 CO

STE

DE L

A IN

TERV

ENCI

ÓN

COM

PARA

DO

MPS-I MPS-VII

CASO BASE

Escenario C1.200€ año

Escenario D680€ año

CAMBIO EN VARIABLE 100 puntos

0,2916

0,2851

0,3290

Escala 1 a 5

0,2836

0,2764

0,3162

Escenario AFEV: 0,15

Escenario BFEV: 0,11

0,3209

0,2455

0,3038

0,2506

CASO BASE


Escenario D62.000€ año


0,2231

0,2164

0,2693

Escala 1 a 5

0,2341

0,2264

0,2752

Escenario AFVC: +8,4%

Escenario BFVC: +4,5%

0,2344

0,1829

0,2409

0,1992

CASO BASE




0,1773

0,1862

0,2128

Escala 1 a 5

0,1817

0,1858

0,2074

Escenario A+7 años

Escenario B+3 años

0,2057

0,1435

0,2003

0,1552

FEV: volumen expiratorio forzado; FVC: capacidad vital forzada.


ii Con la salvedad del escenario C (aumento del coste de la intervención) de la MPS-VII, donde el valor total se incrementa respecto al caso base. El resultado se debe a la puntuación no coherente de uno de los expertos, y que fue corregida en el re-test.

[ 188 ]

UN CASO PRÁCTICO DE ADMC APLICADO A ENFERMEDADES RARAS Y PREVALENTES10La tabla 10.8 muestra los resultados de los análisis de sensibilidad en términos porcentuales respecto al caso base. Cabe señalar que la sensibilidad sobre el valor total es de mayor mag-nitud ante un empeoramiento de la eficacia que ante una mejora. De manera similar, los re-sultados varían más ante una bajada del coste relativo que ante una subida (respecto al caso base). Por otro lado, el modelo es en general más sensible ante los cambios planteados bajo el método de ponderación de reparto de 100 puntos que cuando se emplea la escala 1 a 5.

Por otro lado, en el caso de la MPS VII, se evidencia una mayor sensibilidad de los resultados ante cambios en los parámetros que en las otras dos patologías. Esto puede deberse a los supuestos planteados para los parámetros, pero también a una mayor sensibilidad de los evaluadores frente a este tipo de enfermedades muy graves y sin alternativas. Por ejemplo, ante una mejora de la eficacia comparada, el valor estimado final en la MPS VII subiría entre un 10,2% y 16% respecto al caso base, mientras que estos rangos son menores en el caso de la EPOC grave (7,1% - 10%) y la MPS-I (2,9% - 5,1%) (Tabla 10.8).

TABLA 10.8. VARIACIONES PORCENTUALES EN EL VALOR TOTAL ESTIMADO RESPECTO AL CASO BASE, PARA LOS 4 ESCENARIOS DEL ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD, CON AMBOS MÉTODOS DE PONDERACIÓN

EPOC GRAVE MPS-I MPS-VIIVARIACIONES % FRENTE CASO BASE

ESCALA 1 a 5 100 PUNTOS ESCALA 1 a 5 100 PUNTOS ESCALA 1 a 5 100 PUNTOS

ESCENARIO A Eficacia 7,1% 10,0% 2,9% 5,1% 10,2% 16,0%

ESCENARIO B Eficacia -11,7% -15,8% -14,9% -18,0% -14,5% -19,0%

ESCENARIO C Coste -2,6% -2,2% -3,3% -3,0% 2,2% 5,0%

ESCENARIO D Coste 11,5% 12,8% 17,6% 20,7% 14,2% 20,0%


10.3.4.2. Re-test

Con el fin de comprobar la replicabilidad del análisis, tres semanas después de la reunión presencial se pidió a los expertos del comité que volvieran a ponderar los criterios (con los dos métodos) y a puntuar los tres fármacos ficticios, en su caso base y bajo los cuatro esce-narios del análisis de sensibilidad.

Entre el test y el re-test, el 63% de las ponderaciones fueron idénticas bajo el método de la es-cala 1-5, el 35% difirieron en 1 punto y el 2% difirieron en 2 puntos. Al usar el método del reparto de 100 puntos, el 38% de las ponderaciones difirieron en 1 punto o menos (sobre 100), el 41% difirieron en entre 1 y 3 puntos, el 14% en entre 3-5 puntos y el 7% en más de 5 puntos. La co-rrelación individual entre las ponderaciones reportadas por los expertos en los dos momentos de tiempo fue de 0,824 bajo el método de la escala de 1 a 5 y de 0,786 bajo el método de los 100 puntos.

[ 189 ]


Respecto a las puntuaciones, la correlación individual más elevada entre los dos momen-tos de tiempo se produjo para la MPS VII (0,914), seguida de la EPOC (0,808) y de la MPS I (0,667). En la MPS VII, el 68% de las puntuaciones fueron idénticas entre el test y el re-test, el 23% variaron en 1 punto, el 5% en 2 puntos y el 5% en 3 o 4 puntos. En EPOC, el 56% de las puntuaciones fueron idénticas, el 30% variaron en 1 punto, el 9% en 2 puntos y el 4% en 3 o 4 puntos. Por su parte, en la MPS I, el 54% de las puntuaciones fueron idénticas, el 27% variaron en 1 punto, el 10% en 2 puntos y el 9% en 3 puntos o más (tanto a favor como en contra).

En general, el valor total estimado obtenido en el re-test para los tres fármacos fue inferior al obtenido en la evaluación base (test), con la salvedad del ejercicio realizado en EPOC con la escala 1 a 5, donde aumentó (Tabla 10.9). La reducción producida en el re-test fue mayor bajo el método de los 100 puntos que bajo el método de la escala 1 a 5. Con todo, el valor del fár-maco para la EPOC sigue siendo superior al de la MPS I, que a su vez sigue siendo ligeramente superior al de la MPS VII.

El análisis de correlación indica una replicabilidad del ejercicio moderadamente buena. Se-gún las correlaciones intraclase individuales de los valores estimados totales, el grado de concordancia y consistencia de los resultados fue más elevado para las MPS que para la EPOC (ICC individual de 0,607-0,679 para MPS I; 0,696-0,862 para la MPS VII; 0,527-0,790 para EPOC).

TABLA 10.9. COMPARACIÓN DEL VALOR TOTAL ESTIMADO EN EL TEST Y EN EL RE-TEST, Y CORRELACIONES INTRACLASE

MÉTODO PONDERACIÓN

VALOR FINAL CORRELACIONES INTRACLASE

Test (n=9) Re-test (n=9) Variación ICC individual ICC promedio

EPOC GRAVE

ESCALA 1 A 5 0,2836 0,3105 9,5% 0,527 0,690

100 PUNTOS 0,2916 0,2819 -3,3% 0,790 0,883

MPS-IESCALA 1 A 5 0,2341 0,1980 -15,4% 0,679 0,809

100 PUNTOS 0,2231 0,1717 -23,0% 0,607 0,755

MPS-VIIESCALA 1 A 5 0,1817 0,1669 -8,1% 0,696 0,821

100 PUNTOS 0,1773 0,1414 -20,2% 0,862 0,926


Finalmente, el re-test realizado sobre los análisis de sensibilidad univariantes revela la mis-ma tendencia en los resultados que en el test (Figura 10.10). En todos los casos, se obtiene un mayor valor cuando aumenta la eficacia o baja el precio y un menor valor cuando ocurre lo contrario. El modelo sigue siendo más sensible bajo el método de reparto de los 100 puntos. Asimismo, es más sensible ante un empeoramiento de la eficacia respecto al caso base que ante una mejora, y también ante una reducción de precio que ante una subida. No se observa una pauta clara entre el test y el re-test, siendo en algunos casos superior y en otros inferior.

[ 190 ]

UN CASO PRÁCTICO DE ADMC APLICADO A ENFERMEDADES RARAS Y PREVALENTES10TABLA 10.10. VALOR ESTIMADO TOTAL OBTENIDO EN EL RE-TEST PARA

LOS ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD

EPOC GRAVE

CASO

BA

SEAN

ÁLIS

IS S

ENSI

BILID

AD 1

EFIC

ACIA

COM

PARA

DAAN

ÁLIS

IS S

ENSI

BILI

DAD

2 CO

STE

DE L

A IN

TERV

ENCI

ÓN

COM

PARA

DO

MPS-I MPS-VII

CASO BASE


Escenario D680€ año


0,2819

0,2637

0,3256

Escala 1 a 5

0,3105

0,2973

0,3423

Escenario AFEV: 0,15

Escenario BFEV: 0,11

0,2940

0,2580

0,3200

0,2922

CASO BASE




0,1717

0,1480

0,2077

Escala 1 a 5

0,1980

0,1803

0,2240

Escenario AFVC: +8,4%

Escenario BFVC: +4,5%

0,1881

0,1350

0,2117

0,1729

CASO BASE




0,1414

0,1303

0,1627

Escala 1 a 5

0,1669

0,1574

0,1810

Escenario A+7 años

Escenario B+3 años

0,1600

0,0963

0,1826

0,1367

FEV: volumen expiratorio forzado; FVC: capacidad vital forzada.


10.4. DISCUSIÓN

Este caso práctico ha permitido aproximar numéricamente un valor para tres intervenciones dirigidas a una enfermedad prevalente como es la EPOC grave y a dos subtipos de una en-fermedad rara como es la mucopolisacaridosis. Aunque se trata de patologías distintas, el estudio permite comparar en cierto modo los resultados obtenidos para los tres fármacos, observando el orden, más que la magnitud, de los resultados y analizando su sensibilidad ante determinados cambios en los parámetros. Los resultados señalan que, dadas las asun-ciones realizadas, el fármaco hipotético para la enfermedad prevalente presenta un mayor valor final que los fármacos para la enfermedad rara. No podemos olvidar que los fármacos evaluados no dejan de ser ficticios, con unas características ficticias desarrolladas ad hoc para el ejercicio. Del caso práctico es posible derivar las siguientes reflexiones:

●● Este tipo de análisis permite contemplar la evaluación de las intervenciones desde una visión más amplia de la habitual, teniendo en cuenta elementos adicionales que pueden resultar relevantes para los agentes, como pueden ser la gravedad de la enfer-medad, la existencia de alternativas terapéuticas o la calidad de la evidencia clínica.

●● El fármaco para la enfermedad prevalente obtuvo un mayor valor final que las interven-ciones para EERR. A su vez, el medicamento huérfano para la enfermedad más grave sin alternativas terapéuticas, asociado a un mayor precio, obtuvo un menor valor final que el otro huérfano considerado, en tanto que las desventajas que ofreció en térmi-nos de coste, calidad de la evidencia y seguridad pesaron más que el valor añadido aportado por la gravedad de la enfermedad, la ausencia de alternativas y la mayor eficacia comparada.

[ 191 ]


●● El método de ponderación utilizado incide en los resultados finales. La forma en la que los expertos ordenan la importancia de los criterios tiene cierta repercusión, aunque no sustancial, sobre el resultado final. Las distintas formas de ponderar conllevan im-plícitamente una priorización distinta de los criterios, que a su vez puede derivar en resultados de distinta magnitud. No puede identificarse una pauta común: los resul-tados bajo la escala 1-5 fueron mayores para las EERR, pero no para la enfermedad prevalente.

●● El análisis conlleva cierta complejidad cognitiva, especialmente cuando se evalúan varios fármacos simultáneamente, bajo distintos escenarios. El modelo requiere con-centración por parte del evaluador y un entendimiento muy claro de cómo funciona la herramienta. Pueden producirse errores en las puntuaciones que den lugar a res-puestas incoherentes. Por ello, es importante que la puntuación se realice durante la reunión presencial, precedida de una explicación exhaustiva de la metodología ADMC y de los supuestos planteados, dando al evaluador tiempo suficiente para realizar las evaluaciones.

●● La consistencia del análisis debe ser explorada a través de un re-test de las pondera-ciones y las puntuaciones. En línea con otros estudios, la reproducibilidad de las pun-tuaciones fue superior a la de las ponderaciones (Wagner et al., 2017; Goetghebeur et al., 2010). Los resultados en ambos momentos de tiempo fueron consistentes, aunque en algunos casos se diferenciaron en un 20%. Las mayores diferencias se produjeron para las EERR, cuando se usaba el método de los 100 puntos, que en nuestro ejemplo primaba en mayor medida el valor relativo de la eficacia y de los costes comparados.

●● Los distintos análisis de sensibilidad determinísticos planteados mostraron que los resultados son sensibles a cambios en las variables de eficacia y coste, especialmente cuando se empeoran los parámetros con respecto al caso base.

●● El precio es un componente sustancial del valor, aunque con distinto peso en cada pa-tología. Para el MH sin alternativas, reducir el precio en un 20% respecto al caso base se asoció a un aumento del valor total de entre un 14 y un 20%, mientras que una subi-da del 20% redujo el valor menos de un 5%. En el caso del MH con alternativas, reducir el precio un 35% elevó el valor total entre un 18% y 21%, cifras que en la enfermedad prevalente se situaron alrededor del 12%.

●● La forma de presentar la evidencia de los fármacos y de las patologías puede incidir en los resultados finales. En este caso, presentar al comité la información sobre las patologías y los fármacos de manera conjunta ha podido influir en los resultados, ya que podían realizar, indirectamente, comparaciones entre los tres casos planteados. Por otro lado, en la reunión se comentó que aportar información gráfica (fotos) sobre los efectos de las patologías podría influir en las puntuaciones.

●● La composición del comité evaluador repercutirá en los resultados. Más allá del efecto que pueda tener la visión particular de cada integrante del comité, el perfil de cada uno de ellos tendrá relevancia sobre el valor final. En este caso, se trataba de un comité formado por economistas de la salud, donde por tanto el peso otorga-do a los criterios económicos puede resultar mayor que para otros comités y para la sociedad, en general. De hecho, el grupo le dio a los tres criterios de coste una mayor importancia relativa que los comités multidisciplinares de otros ADMC (Gila-

[ 192 ]

UN CASO PRÁCTICO DE ADMC APLICADO A ENFERMEDADES RARAS Y PREVALENTES10bert-Perramon et al., 2017). Este hecho contribuyó al mejor resultado relativo de la EPOC grave respecto a las mucopolisacaridosis, enfermedades raras asociadas a elevados costes.

Este estudio adolece de ciertas limitaciones, algunas propias del ADMC y otras específicas de este caso. Al haberse acogido al enfoque EVIDEM, se está teniendo en cuenta un conjunto predeterminado de criterios, pudiendo por tanto estar excluyendo otros relevantes. Los resul-tados del ejercicio son subjetivos, y dependen en gran medida de los juicios de valor, expe-riencia y formación de los integrantes del comité evaluador. Además, la valoración obtenida no es generalizable a otros comparadores, ni perdurable en el tiempo. En este caso, el comité evaluador, compuesto por economistas de la salud, puede estar recogiendo sólo una visión parcial del valor de las intervenciones. Por otro lado, los supuestos planteados no han tenido en cuenta las capacidades psicométricas de las escalas.

No obstante, el ejercicio ha permitido complementar la visión teórica de los autores del libro con una experiencia práctica, que ha permitido una reflexión más profunda sobre el alcance, ventajas y limitaciones del ADMC. Usar la metodología EVIDEM (una metodología homogé-nea, validada y ampliamente utilizada) nos permitió centrarnos en este caso en la aplicabi-lidad práctica de la herramienta en distintos tipos de enfermedades, dejando a un lado el debate sobre los atributos a incluir. El intercambio de opiniones entre los expertos contribuye a enriquecer el análisis y las valoraciones individuales. El ADMC permite analizar las interven-ciones desde una visión ampliada, considerando explícitamente distintos atributos de valor, y determinando en qué medida cada uno de ellos incide en el valor final. Así, puede servir como herramienta complementaria de la evaluación económica en la toma de decisiones sanitarias.

10.5. CONCLUSIONES

Los resultados obtenidos en esta aplicación práctica de un ADMC ayudan a entender mejor dónde radica el valor de las intervenciones sanitarias para un grupo específico de agentes, en este caso de economistas de la salud. El ejercicio ha permitido aproximar el valor adicional de las intervenciones planteadas más allá de la perspectiva económica, indica la importancia de otros atributos. En base a los supuestos planteados, el fármaco ficticio dirigido a la enfer-medad prevalente ha resultado de mayor valor añadido que los dirigidos a las enfermedades raras. Este resultado apoya el hecho de que el coste del tratamiento, la calidad de la evidencia científica y el tamaño de la población afectada puedan tener el suficiente peso como para contrarrestar al valor otorgado por un tratamiento eficaz dirigido a una patología grave, poco prevalente y con importantes necesidades no cubiertas, pero asociado a un elevado coste. Sin embargo, la mayor utilidad del ejercicio radica probablemente en ayudar a reflexionar sobre la robustez y sensibilidad de la metodología y el proceso.

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11

RECAPITULACIÓN Y CONCLUSIONES FINALES


Juan Oliva Moreno

Álvaro Hidalgo Vega

Bleric Alcalá Revilla

Xavier Badía Llach



Nuria García-Agua Soler

Antonio J. García Ruiz

Antoni Gilabert-Perramon

Javier Mar Medina


Jaume Puig-Junoy


CAPÍTULO

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RECAPITULACIÓN Y CONCLUSIONES FINALES11L a toma de decisiones es una actividad inherente del día a día de los profesionales

sanitarios, ya sea en el ámbito de la gestión clínica (micro), gerencial (meso), o macro. Decidir implica tener que elegir entre distintas opciones, generalmente en un marco

con un cierto grado de incertidumbre dependiente del contexto, lo que no siempre resulta sencillo, dado el coste de oportunidad de cada caso. En sociedades democráticas, existe una tendencia creciente a reclamar y fomentar que las decisiones estén informadas en pruebas, y que los procesos de decisión sean lo más participativos posible o, al menos, que las pre-ferencias sociales delegadas en los agentes decisores se plasmen en procesos con reglas transparentes que permitan la rendición de cuentas.

Ello no implica que de la técnica de ayuda a la toma de decisiones se derive directamente la decisión. Al contrario, las herramientas elegidas deben facilitar la toma de decisiones, pero ésta será siempre una cuestión política en la que van a intervenir los juicios de valor, además de la evidencia. En este sentido, y al igual que ocurre en otros sectores (Thokala et al., 2016), el ADMC puede ser útil como instrumento de ayuda a la toma de decisiones en el ámbito de la salud, bajo condiciones de correcta elección y aplicación de la técnica. No obstante, hay que tener en cuenta que, pese a su interés creciente, el ADMC todavía está comenzando su andadura en el ámbito sanitario, y no siempre exento de críticas.

Este libro se ha centrado en explicar este método, desde un punto de vista teórico y práctico, con la finalidad de que pueda ser de ayuda a los profesionales sanitarios (clínicos, gestores, investigadores, profesionales de la industria farmacéutica, etc.) para entenderla, interpretarla y aplicarla correctamente. Hemos visto que el ADMC, en condiciones de buena práctica, es un enfoque estructurado y explícito que podría servir para informar mejor la toma de deci-siones. Puede aplicarse a todo tipo de intervenciones sanitarias, no sólo a medicamentos, sino también a dispositivos, técnicas quirúrgicas, etc. Su uso no se limita a un determinado ámbito de la decisión; puede emplearse para decisiones de autorización, priorización de co-bertura, financiación o acceso a prestaciones, clasificación de enfermedades, asignación de recursos para la I+D, etc. El ADMC puede usarse para ordenar intervenciones o para evaluar-las de forma aislada o comparada. Además, puede emplearse de una manera retrospectiva, evaluando alternativas a las que ya se han asignado recursos, o de forma prospectiva, para evaluar alternativas sobre las que hay que tomar una decisión.

Generalmente, la realización de todo ADMC comprende una serie de fases, que conllevan la definición del problema, la selección y estructuración de los criterios de decisión, la re-copilación de evidencia, la asignación de ponderaciones a los criterios, la evaluación de las alternativas a través de pesos o puntuaciones, el cálculo de los valores agregados, el manejo de la incertidumbre y la interpretación de los resultados (Thokala et al., 2016). A lo largo del libro hemos visto que existen distintos métodos de ponderación, puntuación y agregación, y que los criterios incluidos pueden variar en función del objetivo planteado.

11.1. ADMC EN ENFERMEDADES RARAS VERSUS PREVALENTES

En el libro hemos tratado de analizar de manera diferenciada el ADMC en enfermedades ra-ras y enfermedades prevalentes, con el fin de determinar si existen diferencias entre ambos enfoques. En el caso de las EERR, donde a menudo existen importantes necesidades no cubiertas y la intervención se dirige a grupos pequeños de población, hay autores que alegan que la evaluación de las intervenciones debería contemplar otros criterios más allá del coste y la efectividad de las intervenciones (Iskrov et al., 2016; Schlander et al., 2016), proponiendo

[ 199 ]

Todos los autores

para ello el uso del ADMC. Hemos comprobado que distintos ADMC publicados se han dirigi-do a este tipo de patologías, ya fuera con fármacos ficticios o reales. La mayoría de estudios revisados concluyen que el ADMC constituye un marco metodológico que incorpora criterios de decisión más amplios y desde diversas perspectivas, necesarias en la toma de decisio-nes de este tipo de patologías. Por su parte, en el ámbito de las enfermedades prevalentes, actualmente son pocas las referencias bibliográficas que abordan la aplicación de un ADMC, con la excepción del cáncer.

El ejercicio práctico realizado permitió aproximar el valor adicional de las intervenciones plan-teadas más allá de la perspectiva económica, revelando la importancia de otros atributos, en este caso, para un grupo de expertos cuyo perfil profesional se enfoca en la economía de la salud. En base a los supuestos planteados, el fármaco dirigido a la enfermedad prevalente resultó de mayor valor añadido que los dirigidos a las enfermedades raras. Este resultado subraya el hecho de que, para los evaluadores de este ejercicio, el coste del tratamiento, la ca-lidad de la evidencia científica y el tamaño de la población afectada pueden tener el suficiente peso como para contrarrestar al valor otorgado por un tratamiento eficaz dirigido a una pa-tología grave, poco prevalente y con importantes necesidades no cubiertas, pero asociado a un elevado coste. Sin embargo, la mayor utilidad del ejercicio radica en ayudar a reflexionar sobre el proceso de elaboración del ADMC y la robustez y sensibilidad de la metodología.

11.2. FORTALEZAS Y LIMITACIONES DEL ADMC

Una vez realizado el caso práctico, y tras revisar la literatura, es posible identificar algunas de las principales fortalezas y limitaciones del ADMC, que pasamos a referir a continuación y que resumimos en la figura 11.1 y figura 11.2.

Entre sus ventajas, destaca el hecho de que el ADMC permite analizar las intervenciones des-de una visión amplia, considerando explícitamente distintos atributos de valor. Así, el ADMC permite tener en cuenta de manera explícita un amplio rango de criterios (más allá de los tradicionales de eficacia, seguridad y precio), que pueden ser relevantes para la sociedad a la hora de tomar una decisión sobre una intervención. Esto puede ser especialmente relevante en el caso de algunas enfermedades donde los criterios estándar pueden no ser suficientes. Además, entre los atributos que se deben considerar se pueden incluir también elementos cualitativos relacionados con la ética, la solidaridad, etc. que son tenidos en cuenta explícita-mente en países como Suecia o Australia (Paris y Belloni, 2003; Whitty y Littlejohns, 2015), y que a menudo también son contemplados implícitamente en las evaluaciones económicas.

También destaca el hecho de que el ADMC ayuda a la formalización del proceso de decisión y armoniza el trabajo conjunto de decisores y otros agentes durante el mismo, permitiendo a los actores involucrados ordenar sus ideas y sistematizar y organizar, de una manera explíci-ta y numérica, las intervenciones sanitarias evaluadas.

El marco del ADMC se postula por sus defensores como una potencial ayuda para decidir de forma consensuada y explícita qué criterios se van a utilizar en la decisión, permitiendo que todos los agentes tengan en cuenta los mismos criterios, de una forma estandarizada y transparente. Otro de los aspectos más valorados del ADMC, es que obliga a hacer sistemá-ticamente explícitos los razonamientos que cada miembro del comité tiene y que están de-trás de las puntuaciones que asignan a la intervención evaluada (Goetghebeur, 2012). Cabe señalar que son muchos los reguladores, incluyendo los españoles (RD-ley 16/2012, artículo

[ 200 ]

RECAPITULACIÓN Y CONCLUSIONES FINALES1189) que en la práctica real tienen en cuenta distintos criterios o elementos de valor para de-cidir la inclusión de medicamentos en la financiación pública. Sin embargo, el peso que se le da a cada criterio es desconocido. En este sentido, el ADMC vendría a aportar una mayor transparencia y rendición de cuentas al proceso de toma de decisiones, al precisar que se especifique en qué medida cada uno de los criterios pre-definidos incide en el valor final.

El marco también permite el debate reflexivo, argumentado e interdisciplinar. Puede ayudar a poner en común y entender las distintas perspectivas, a clarificar los puntos en los que los agentes están de acuerdo y desacuerdo y a encontrar un lenguaje común entre los agentes. Desde otro punto de vista, si da voz a los distintos tipos de agentes del sistema, podría ayu-dar en cierto sentido a democratizar la toma de decisiones. Aun cuando se restrinja el tipo de agentes involucrados, serviría como un buen medio de comunicación entre los miembros (por ejemplo, de las comisiones farmacoterapéuticas). Además, puede favorecer un entendi-miento exhaustivo de la situación planteada.

FIGURA 11.1. FORTALEZAS DEL ANÁLISIS DE DECISIÓN MULTI-CRITERIO

Considera un amplio rango de

criteriosApoya

la planificación basada

en el valorSíntesis de información

e identificación de incertidumbres

Apoya un entendimiento

exhaustivo de la situación

Divide el problema en piezas

manejablesMejora la

transparencia, solidez y rendición

de cuentas

Apoya la evaluación sistemática y

comparación de las alternativas

Clarifica los puntos de acuerdo y

desacuerdo

Facilita el debate interdisciplinar

Ayuda a encontrar un lenguaje común

Democratiza la planificación

FORTALEZAS DEL ADMC


El ADMC está alineado con la toma de decisiones basadas en la evidencia científica. La puntuación de cada criterio debe realizarse en base a la evidencia científica publicada, y la calidad de dicha evidencia también puede ser evaluada, ya sea de forma directa (como un criterio explícito más del marco) o indirecta (evaluando peor el criterio si está basado en una

[ 201 ]

Todos los autores

baja calidad metodológica). Además, permite considerar la evidencia no científica o coloquial que puede ser relevante para la decisión. De este modo, el marco podría facilitar la síntesis eficiente de información, permitiría identificar incertidumbres y facilitaría la consideración de información compleja en la toma de decisiones, tales como aquéllas en las que intervienen diferentes criterios que pueden entrar en conflicto entre sí.

El ADMC divide el problema en piezas más manejables para permitir que los datos y juicios de valor se apliquen por separado a cada pieza, volviendo posteriormente a agregar todas o algunas de ellas en un solo valor final. En cada paso del proceso (ponderaciones, puntua-ciones, medidas agregadas) se pueden realizar representaciones visuales de los resultados cuantitativos que reflejen el razonamiento de los agentes, permitiendo finalmente la compa-ración entre los impactos de las alternativas evaluadas. La facilidad de realización del ADMC dependerá, entre otros, de la técnica elegida.

En definitiva, el ADMC aportaría un marco explícito de planificación que puede contribuir a aumentar la transparencia, solidez y coherencia de las decisiones, mejorando la calidad de la toma de decisiones (Baltussen y Niessen, 2006; Angelis y Kanavos, 2016). Aportaría contextualización y una mejor trazabilidad, facilitando una mayor rendición de cuentas a la ciudadanía y un mayor entendimiento por parte de las empresas farmacéuticas sobre las re-glas de juego y los aspectos más valorados de las innovaciones. El marco podría ayudar a es-tandarizar los criterios en base a los cuales se toman las decisiones en salud y ayudaría a los agentes a estar más alineados con la planificación basada en el valor de las intervenciones.

Sin embargo, el ADMC también cuenta con limitaciones. Una de las principales es que no soluciona el problema de la subjetividad, inherente a toda toma de decisiones. Las pondera-ciones y puntuaciones concretas dependerán en gran medida de los evaluadores escogidos: de su perfil, formación, experiencia, percepción individual, juicios de valor, sesgos e incluso conflicto de intereses, sin agotar la lista. Por este motivo, la validez externa de los resultados tampoco será evidente, y a menudo la valoración final obtenida no será directamente genera-lizable a otros comparadores, ni perdurable en el tiempo (Marsh et al., 2014).

Asimismo, en algunos casos, podría producirse cierta inconsistencia o arbitrariedad en la valoración de las escalas de puntuación utilizadas, si no se están contemplando adecuada-mente sus capacidades psicométricas. A esto se unen las limitaciones derivadas de la incer-tidumbre sobre la evidencia, así como la exigencia cognitiva que puede acarrear el análisis, especialmente cuando se evalúan al mismo tiempo varias intervenciones, con distintos análi-sis de sensibilidad, y donde el exceso de complejidad puede llevar a errores o incongruencias en el proceso de evaluación.

Al ser tan específica, la metodología del ADMC deberá ser adecuadamente explicada a los miembros del comité evaluador, poniendo especial atención cuando se trate de agentes poco familiarizados con la evaluación, como puede ser el caso de pacientes o representantes de la población general. A los investigadores, la implementación del análisis les supondrá tiempo y recursos, que deberán valorar a la hora de decantarse por uno u otro método (Marsh et al., 2016). Además, el ejercicio requerirá del manejo adecuado de la incertidumbre asociada al mismo, lo que puede suponer un reto técnico para los investigadores (Marsh et al., 2017).

Otra de las posibles críticas al ADMC es su riesgo de doble contabilización de un mismo crite-rio, al incorporar atributos relacionados entre sí, como puede ser la relación coste-efectividad

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RECAPITULACIÓN Y CONCLUSIONES FINALES11cuando ya se han incorporado los costes y la efectividad por separado. Asimismo, un ele-mento a resaltar es que algunos autores consideran que esta técnica se revela insuficiente a la hora de considerar el coste de oportunidad de las decisiones, al no diferenciar claramente este concepto de los de coste contable o del de gasto sanitario (Campillo-Artero et al., 2018).

Por otra parte, la revelación de las preferencias de los agentes implicados no conlleva necesa-riamente avanzar hacia un mejor resultado en términos de eficiencia y equidad, dado que los servicios sanitarios se ven afectados por elevadas dosis de incertidumbre (desde el lado de la oferta y la demanda), asimetría e imperfecciones en la información, externalidades positivas y negativas en la producción y el consumo o fuertes gradientes socioeconómicos que afectan a la salud. Desde el punto de vista de los gestores públicos, al estar explicitando sus preferencias, el ADMC podría reducir su discrecionalidad y el grado de libertad de sus decisiones. Por otro lado, podría existir un uso inadecuado de los resultados, sin olvidar la potencial influencia que pueden tener ciertos grupos de presión en la elección de los participantes y de los criterios a considerar.

FIGURA 11.2. LIMITACIONES DEL ANÁLISIS DE DECISIÓN MULTI-CRITERIO

Tiempo y recursos de implementación

Riesgo de doble contabilización

Conocimiento del comité sobre la

metodología

Exceso de complejidad en ciertos casos

Interpretabilidad y subjetividad

Posibles conflictos de interés

Dificultad de considerar el coste

de oportunidad

Arbitrariedad en el proceso de

valoración

Menor grado de discrecionalidad

Generalización de los resultados

Manejo de la incertidumbre

LIMITACIONESDEL ADMC


[ 203 ]

Todos los autores

Finalmente, como se ha discutido en varios apartados de este libro, cabe mencionar el de-bate existente en torno a la complementariedad o sustituibilidad del ADMC y la evaluación económica. Hay autores que consideran el ADMC como un nuevo paradigma de evaluación que podría incluso venir a sustituir a la evaluación económica tradicional (Kanavos y An-gelis, 2013). En el otro extremo, hay quienes alegan que las fortalezas del ADMC ya están recogidas por la evaluación económica, y que las deficiencias del ADMC (riesgo de doble contabilización, confusión entre elementos de valor, falta de transparencia, etc.) impiden que se traduzca en un instrumento satisfactorio para una toma de decisiones óptima (Campi-llo-Artero et al., 2018). Otra corriente considera que ambos métodos son complementarios, y que el ADMC aporta ciertas ventajas que pueden ser útiles para los decisores (Garau et al., 2017; Iskrov et al., 2016; Goetghebeur et al., 2010).

11.3. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES FINALES

1. Aunque aún es pronto para conocer el alcance del ADMC en la toma de decisiones reales, este método reflexivo está diseñado para dar soporte a la cultura de la toma de decisiones. El ADMC puede ayudar a estructurar y reflexionar sobre las decisiones, pero en ningún caso sustituye a la toma de decisión. Tampoco sustituye a la evaluación económica, sino que es una herramienta más (complementaria) de la que los deciso-res sanitarios pueden valerse para ordenar sus ideas, entender otras aproximaciones y apoyar sus decisiones finales.

2. Estamos en una etapa incipiente de su desarrollo y aplicación en el ámbito sanita-rio, por lo que existe un bajo número y una notable variabilidad de modelos de aná-lisis, con algunas limitaciones de índole metodológica. Los principios metodológicos sobre el diseño, conducción y análisis del ADMC aún no gozan de consenso general entre los investigadores, y no existen guías consolidadas ni comúnmente aceptadas como válidas. Así, una de las asignaturas pendientes es ampliar el desarrollo y uso de guías consolidadas de diseño, método, conducción, análisis, interpretación y difusión de resultados de los ADMC, preferiblemente a escala internacional. Se podría intentar perfeccionar la única lista de verificación existente (Marsh et al., 2016), mejorando su objetividad y generando opciones de respuesta más cerradas y concretas a las diferen-tes cuestiones planteadas.

3. La selección de los evaluadores es una de las bases del análisis, y será determinante para la validez interna y externa de los resultados del ADMC. Como tal, debe realizarse con sumo cuidado, prestando atención tanto al tamaño del grupo (no muy pequeño para que sea más representativo de los agentes reales, no muy grande para que sea manejable, a no ser que sea on-line) como al perfil de los evaluadores. Debe detallarse cómo y por qué se ha elegido a los evaluadores, y explicitar los potenciales conflictos de intereses, para poder decidir hasta qué punto y en qué circunstancias se debe con-tar con la opinión y el voto de dichos agentes. Nótese que no señalamos que deban ser excluidos actores con conflicto de intereses, puesto que ello excluiría, de facto, la opinión de los pacientes o de otros agentes con intereses económicos. Por otra parte, será importante que el perfil del grupo de evaluación/debate sea multidisciplinar para dar voz a todos y que el intercambio de opiniones entre los expertos contribuya a enri-quecer el análisis y las valoraciones individuales.

4. Al abordar un ADMC, los investigadores deben plantearse qué criterios considerar para ese problema concreto, sin perder de vista las propiedades a cumplir: integridad, no

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RECAPITULACIÓN Y CONCLUSIONES FINALES11redundancia, no solapamiento e independencia de preferencias. El número de criterios no es fijo, y normalmente se situará entre 3 y 19 (Marsh et al., 2016). La selección de criterios puede realizarse ad hoc, o emplear un marco ya existente, como el EVIDEM. Utilizar un enfoque pre-establecido como el EVIDEM presenta ventajas e inconvenien-tes. Por un lado, aporta un conjunto de criterios válidos y probados, incluyendo los de índole cualitativa, ahorra tiempo y facilita las comparaciones entre estudios, pero por otro lado puede resultar menos flexible y adecuado que uno creado ad-hoc para el problema de decisión planteado.

5. El ADMC abarca distintos métodos, y no hay consenso sobre cuál de ellos es preferible, ya que todos cuentan con ventajas y limitaciones. El método que se debe seguir en cada caso dependerá del objetivo del estudio, del tiempo y recursos disponibles, así como de la capacitación de los investigadores. Sería deseable profundizar en el desarrollo meto-dológico del ADMC, para permitir ejercicios de validación y comparación entre métodos más sólidos que ayuden a los investigadores a elegir la opción más adecuada.

6. La identificación y manejo de la incertidumbre son elementos clave que todo ADMC debe tratar y manejar de la mejor manera posible. Cualquier decisión está sujeta a cierto grado de incertidumbre, y cuanto mayor sea la incertidumbre, más difícil será enfrentarse a la situación y tomar una decisión acertada. La incertidumbre se extiende a varias fases del ADMC, a través de distintos elementos. Aunque no siempre es posi-ble, o incluso deseable, reducir la incertidumbre, ésta debe hacerse explícita, y conviene tratar de cuantificar, a través de análisis de sensibilidad determinísticos y/o probabilís-ticos, cómo pueda estar afectando a los resultados del análisis.

7. Para contrarrestar la dificultad cognitiva que puede conllevar metodológicamente el ADMC, especialmente al abordar varias intervenciones simultáneamente, con sus res-pectivos análisis de sensibilidad, se recomienda incidir en el entendimiento de la he-rramienta y en el orden lógico de las puntuaciones en los distintos escenarios de sen-sibilidad. Para ello, las explicaciones metodológicas exhaustivas previas a la reunión y durante la misma serán elementos fundamentales, especialmente para los pacientes, menos habituados a analizar los resultados de los ensayos clínicos y a entender con-ceptos clínicos y económicos (aportar un glosario de términos podría ayudar, así como pedir a los evaluadores su feedback del proceso, para mejorar de cara al futuro).

8. Más allá de seguir mejorando los aspectos metodológicos del ADMC, también sería deseable profundizar en su aplicabilidad en la práctica real, ya sea a través de ejercicios retrospectivos que comparen las decisiones reales con las resultantes de un ADMC, o de evaluaciones muti-criterio que ayuden a tomar decisiones en tiempo real, dando difusión pública a dichos ejercicios.

No existe la herramienta perfecta capaz de responder a todas las preguntas que se plantean en un proceso de toma de decisiones en el ámbito de la salud. Sin embargo, bien aplicado, el ADMC puede promover una mayor transparencia, consistencia y coherencia de la toma de decisiones sanitarias. Si se superan las limitaciones propias específicas de este método, aplicado a la salud, en su concepción y aplicaciones iniciales, el ADMC podría ofrecer una herramienta metodológica adicional que sirva de complemento útil en la evaluación de las intervenciones sanitarias. Animamos a los lectores, y en especial a los decisores, a que se impliquen en ejercicios prácticos que les permitan experimentar con el método, entender mejor sus fortalezas y limitaciones y plantearse su incorporación como un instrumento más de apoyo en la toma de decisiones.

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Todos los autores

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